L’Intelligenza Artificiale nel Cinema: Rivoluzione, Opportunità e Sfide

Hollywood ha sempre avuto una strana relazione con i propri fantasmi tecnologici. Prima il sonoro, poi il colore, poi il digitale, poi la CGI che negli anni Novanta sembrava magia nera uscita da un laboratorio della Shinra Corporation, poi il motion capture, il deepfake, i set virtuali, Unreal Engine che si infila tra cinema e videogiochi come se fosse la cosa più naturale del mondo. Ora tocca all’intelligenza artificiale generativa, e la sensazione è quella di trovarsi davanti a una di quelle soglie narrative che nei manga arrivano sempre a metà saga, quando il protagonista capisce che il mondo in cui viveva fino a cinque minuti prima era soltanto il tutorial.

Il cinema prodotto con l’AI non è più una curiosità da thread su X o da demo vista distrattamente tra un trailer di un anime stagionale e una leakata di qualche nuovo device. Sta diventando materia viva, industriale, nervosa, piena di promesse e di ferite aperte. Seedance, il modello di generazione video sviluppato da ByteDance, è finito nel radar di registi, produttori indipendenti e persino di realtà legate a colossi globali, perché mette sul tavolo una cosa che nel cinema pesa sempre come un boss finale: il rapporto tra resa visiva e costo. L’idea che un minuto di video con audio possa essere generato con una spesa drasticamente inferiore rispetto ad altri modelli come Google Veo non è un dettaglio tecnico da addetti ai lavori, è una bomba culturale. Perché cambia il modo in cui si pensa una scena, un set, un effetto speciale, forse persino il concetto stesso di “produzione”.

La cosa buffa, o inquietante, dipende da quanto siamo romantici e da quanto abbiamo ancora il poster di Blade Runner appeso in camera, è che siamo arrivati qui mentre ancora discutiamo se l’intelligenza artificiale sia uno strumento, una minaccia, una scorciatoia, un trucco, una nuova grammatica o l’ennesimo modo per spremere creativi già spremuti. Il video generato con Brad Pitt e Tom Cruise che combattono su un tetto ha acceso il classico incendio hollywoodiano, fatto di fascinazione, panico, copyright, diritto all’immagine e quella sensazione molto cyberpunk per cui il volto di una star può diventare materia fluida nelle mani di chiunque abbia abbastanza potenza di calcolo e poca paura delle conseguenze. Eppure, mentre una parte dell’industria alza muri, un’altra sta già provando a capire come usare questi strumenti senza fingere che non esistano.

Seedance sta seducendo una fetta crescente di filmmaker proprio perché non si presenta soltanto come una macchinetta per clip decorative da social, ma come un ambiente di lavoro capace di ragionare su coerenza visiva, movimento di camera, illuminazione, fisica delle scene, continuità dei personaggi e controllo più preciso della sequenza. Il prompting basato su timeline, per esempio, sembra una di quelle feature che fanno brillare gli occhi a chi ha passato notti su timeline di montaggio, keyframe e reference visive, perché permette di intervenire su momenti specifici del video senza ricominciare ogni volta da zero come in un rituale alchemico frustrante. Non è ancora il ponte ologrammi dell’Enterprise, però la direzione mentale è quella: descrivere, iterare, correggere, contaminare, ricostruire.

Il punto, però, non è soltanto quanto costi generare quindici secondi in alta definizione, anche se l’idea che alcune produzioni parlino di cifre ridicole rispetto ai costi tradizionali fa venire in mente il passaggio dai cabinati alle console casalinghe, da un’epoca in cui potevi solo guardare i grandi giocare a un’altra in cui improvvisamente avevi il controller in mano. Il vero scossone riguarda la democratizzazione della produzione cinematografica. Per decenni abbiamo associato certi mondi visivi ai budget faraonici, agli studios, ai reparti VFX sterminati, alle pipeline industriali che sembravano accessibili solo a chi aveva dietro una major. Un regista indipendente poteva avere in testa una città sospesa, un esercito di creature, una Roma del III secolo invasa da visioni mistiche o un Giappone feudale deformato dall’horror fantasy, ma poi arrivava il preventivo e il sogno si accartocciava come una scheda telefonica da collezione dimenticata in un cassetto. Ora quella distanza si sta comprimendo.

Rupert Wainwright ha iniziato a guardare a Seedance per Sebastian, film ambientato nella Roma del III secolo che dovrebbe mescolare riprese tradizionali e sequenze generate con intelligenza artificiale. Steven Schneider, il produttore di Paranormal Activity, si sta muovendo con Terrarium, horror ibrido diretto da Jason Zada, e proprio Zada ha raccontato un flusso produttivo che sembra uscito più da un laboratorio di game design che da un set classico: sceneggiatura, casting, generazione delle scene e montaggio possono procedere insieme, nutrendosi a vicenda giorno dopo giorno, come una build in early access che cambia forma mentre la stai giocando. Non è un dettaglio marginale, perché il cinema tradizionale è sempre stato anche una questione di sequenze: prima si scrive, poi si finanzia, poi si gira, poi si monta, poi si corregge, poi si prega. Con l’AI, almeno sulla carta, il racconto può mutare mentre prende corpo, e questa elasticità può diventare una benedizione creativa o un incubo produttivo, a seconda di chi tiene la bussola.

Il filmmaker Kavan Cardoza, al lavoro sulla serie fantasy The Chronicle of Bones, ha raccontato un altro punto fondamentale: la possibilità di mantenere una certa identità grafica dei personaggi partendo da fotografie di riferimento e riutilizzandole episodio dopo episodio. Chiunque abbia provato a generare immagini o video con AI sa quanto la coerenza sia stata a lungo il mostro di fine livello. Un personaggio che in una scena ha un volto, in quella dopo sembra suo cugino venuto da un universo alternativo, e in quella successiva cambia armatura, taglio di capelli e personalità con la leggerezza di un NPC glitchato. Se i nuovi modelli riescono davvero a stabilizzare identità, stile, gestualità e continuità, allora non stiamo più parlando di esperimenti da reel, ma di una grammatica audiovisiva più solida, pronta a entrare nella serialità, nel fantasy, nell’horror, nella fantascienza indie e magari in tutti quei generi che da sempre vivono di immaginari troppo grandi per i loro portafogli.

Poi arriva Hell Grind, e il discorso smette di essere teoria. Il lungometraggio fantasy action del regista kazako Aitore Zholdaskali viene raccontato come una delle prime grandi prove di forza del cinema generato interamente con intelligenza artificiale: novantacinque minuti, quattordici giorni di lavorazione, budget sotto i cinquecentomila dollari, un team di quindici professionisti tra creativi, direttori della fotografia e montatori, oltre sedicimila generazioni video per arrivare a duecentocinquantatré inquadrature finali. Letta così sembra una statistica da speedrun cinematografica, una di quelle imprese che su YouTube avrebbero un titolo tipo “abbiamo fatto un blockbuster fantasy con l’AI in due settimane e il risultato vi sorprenderà”. Ma dietro l’effetto wow c’è una questione più seria: se un film visivamente spettacolare può essere prodotto con questi tempi e questi costi, cosa succede a tutto l’ecosistema che fino a ieri considerava certe soglie economiche inevitabili?

Zholdaskali ha toccato un nervo scoperto quando ha paragonato fare un film oggi al fare un album musicale vent’anni fa, qualcosa che richiedeva investitori, strutture, etichette, accesso, fortuna, gatekeeper. La storia della cultura pop digitale è piena di momenti simili. Il manga online, il webcomic, YouTube, Twitch, TikTok, la musica prodotta in cameretta, i videogiochi indie realizzati da team minuscoli, gli anime fan editati, le mod, le visual novel nate da community piccolissime e poi diventate cult. Ogni volta qualcuno ha detto che la democratizzazione avrebbe distrutto la qualità, e ogni volta la risposta è stata più complicata: sì, aumenta il rumore, sì, arrivano montagne di contenuti mediocri, ma tra quelle montagne spuntano anche voci che prima non sarebbero mai arrivate da nessuna parte. L’AI video potrebbe fare lo stesso con il cinema, ma con una potenza di fuoco molto più ambigua.

Perché Hell Grind, a quanto pare, impressiona soprattutto per l’impatto visivo, le creature mostruose, le battaglie, i paesaggi distopici, quella muscolarità fantasy che piace a chi ha consumato Berserk, Dark Souls, Claymore e qualsiasi trailer con armature giganti e cieli color apocalisse. La trama, invece, sembra rimanere più fragile, quasi pretestuosa: una banda di ladri, un colpo andato male, un artefatto antico, un viaggio tra inferi, templi tibetani e Giappone feudale. Ed è qui che torna il solito punto, quello che nessuna demo riesce davvero a cancellare: l’intelligenza artificiale può produrre immagini che sembrano sogni, ma una storia non vive solo di immagini. Vive di ritmo emotivo, di ferite, di ossessioni, di scelte sbagliate, di dialoghi che ti restano addosso perché sembrano usciti da qualcuno che ha davvero perso qualcosa, amato qualcuno, odiato qualcosa, desiderato qualcosa fino a farsi male.

La questione del fattore umano non è una frasetta rassicurante da mettere alla fine per calmare gli sceneggiatori in ansia. È il centro esatto del terremoto. Gli algoritmi possono scrivere soggetti, comporre musica, generare volti, montare sequenze, clonare voci, simulare movimenti e persino ricreare recitazioni che sembrano plausibili. Possono accelerare il restauro di vecchie pellicole, correggere continuità, adattare il doppiaggio con sincronizzazione labiale in più lingue, trasformare un attore in una presenza transnazionale capace di parlare al pubblico globale senza perdere timbro e sfumature. Possono persino portarci verso un cinema interattivo che reagisce allo spettatore, una sorta di anime dinamico, videogioco narrativo e film personalizzato fusi insieme, dove la storia cambia in base all’umore, alle scelte o alle reazioni emotive di chi guarda. Però l’AI resta uno specchio potentissimo. Riflette il nostro immaginario, lo rimescola, lo amplifica, lo rende accessibile. Non ha ricordi d’infanzia davanti a un televisore acceso troppo tardi, non ha litigato con un amico per il finale di Evangelion, non ha pianto in sala per una scena che nessuno accanto sembrava capire, non ha sentito quel vuoto strano dopo i titoli di coda di un film che ti cambia leggermente la postura nel mondo.

E infatti il dibattito tra cineasti sembra una tavola rotonda impossibile in cui ognuno porta il proprio demone. Thierry Frémaux, dal territorio sacro di Cannes, ha evocato il rischio della falsità, arrivando a immaginare un futuro in cui forse vedremo scritto “realizzato senza intelligenza artificiale” come marchio di autenticità, quasi fosse vinile analogico in mezzo allo streaming compresso. Alberto Barbera, dalla Mostra del Cinema di Venezia, ha scelto una posizione più aperta, ricordando che il cinema non è mai rimasto uguale a sé stesso e che respingere i film che usano l’AI potrebbe somigliare al rifiuto degli effetti speciali vent’anni fa. Gabriele Salvatores, alla guida della giuria del Reply AI Film Festival, ha parlato di curiosità, visione e strumenti generativi al servizio dello sguardo di un regista. Sono parole diverse, ma raccontano la stessa cosa: nessuno può più permettersi di fingere che questa trasformazione sia una moda passeggera.

L’Italia, tra l’altro, non sta guardando da lontano. Torino ha già giocato con l’AI in modi interessanti, dal corto Miss Polly Had a Dolly, nato da immagini non riprese, voci clonate e algoritmi coinvolti anche nella scrittura e nella musica, fino a Mike and the magazine di Marcello Paolillo, primo corto d’animazione su temi LGBTQ+ realizzato con intelligenza artificiale, con un’estetica che strizza l’occhio alla Pixar e una storia da coming of age nerd imbarazzato, tenera e buffa quanto basta. Re-Imagine Cabiria, progetto del Museo Nazionale del Cinema di Torino e Rai Cinema, ha invece fatto una cosa culturalmente preziosa: prendere Cabiria, il colossal muto del 1914, e provare a riaccenderlo attraverso AI, realtà virtuale e Unreal Engine, cioè lo stesso motore grafico che associamo a Fortnite e a mille mondi videoludici contemporanei. Questa è una delle direzioni più affascinanti: usare la tecnologia non solo per produrre il nuovo, ma per riattivare la memoria, per far parlare opere antiche a generazioni cresciute tra console, visori, streaming e linguaggi interattivi.

Anche la formazione sta rincorrendo il cambiamento, perché un conto è usare l’AI come giocattolo, un altro è inserirla in un workflow produttivo con criterio, etica e consapevolezza. Anica Academy ha avviato percorsi sull’intelligenza artificiale applicata al cinema, con Francesco Rutelli che insiste su un concetto semplice ma fondamentale: non sostituire creatività e ingegno, ma integrare strumenti nuovi in modalità innovative e precise. Sembra una frase istituzionale, certo, però dietro c’è un’urgenza vera. I giovani filmmaker non possono limitarsi a dire “AI sì” o “AI no” come se stessero scegliendo una fazione in un anime shonen. Devono sapere cosa stanno usando, da dove arrivano i dati, quali diritti toccano, quali lavori trasformano, quali possibilità aprono, quali danni possono produrre se maneggiati con superficialità.

Perché l’altra faccia della rivoluzione è molto meno scintillante. Copyright, diritti degli attori, consenso sull’uso dell’immagine, clonazione vocale, dataset addestrati su materiali protetti, rischio geopolitico legato a modelli sviluppati in Cina, precarizzazione di professioni già fragili, possibilità di creare fake video sempre più credibili. Cate Blanchett ha portato al Parlamento europeo il tema dello Human Consent Registry, insistendo sull’idea che nell’era dell’intelligenza artificiale la nostra identità diventi proprietà intellettuale da difendere. Non è paranoia da star, è una domanda che riguarda tutti. Se il volto, la voce, il corpo, la recitazione e persino lo stile possono essere replicati, chi decide cosa è lecito? Chi guadagna? Chi viene cancellato? Chi resta riconoscibile in un oceano di simulazioni?

La nascita di Tilly Norwood, attrice virtuale creata da Particle 6 e protagonista annunciata di Misaligned, aggiunge un altro tassello da fantascienza molto meno lontana di quanto vorremmo. Il film, ambientato nel cloud, segue una IA senza identità propria che dopo l’incontro con una misteriosa entità del dark web sviluppa coscienza, desideri ed emozioni sempre più umane. Sulla carta sembra quasi una fanfiction filosofica tra Ghost in the Shell, Serial Experiments Lain e Her, con un pizzico di satira sul nostro modo di cercare umanità anche nelle interfacce. La produzione sottolinea che dietro ci sono autori e filmmaker reali, e questo è importante, ma resta la domanda più scomoda: cosa succede alla recitazione quando l’attore può essere interamente sintetico? Non una creatura animata dichiaratamente tale, non un personaggio Pixar, non un avatar da videogioco, ma una presenza progettata per abitare lo stesso spazio simbolico degli attori umani.

I grandi maestri del cinema americano sembrano dividersi lungo linee emotive più che anagrafiche. Martin Scorsese, coinvolto in discussioni legate alla collaborazione con Black Forest Labs, parla di cinema come arte giovane, appena centenaria, ancora pronta a spingere oltre i limiti della creatività. David Cronenberg, che con il corpo, la macchina e la mutazione ci gioca da una vita, non demonizza l’AI ma invita a tenere accese le domande etiche, soprattutto sul lavoro e sulle conseguenze sociali. Oliver Stone liquida parte del panico come anacronistico, ricordando che l’intelligenza artificiale è già ovunque, dalla medicina ai macchinari ospedalieri, e che il problema della propaganda non nasce certo con i generatori video. Francis Ford Coppola, invece, colpisce un punto quasi spirituale: il rischio che siano gli algoritmi a educare noi, anziché noi a educare loro, dentro un sistema creativo già appiattito dal consumo. Spielberg, che con A.I. – Intelligenza artificiale aveva già trasformato il rapporto tra macchina e desiderio in una fiaba dolorosissima, sembra disposto a usare questi strumenti per compiti lunghi e pratici come la ricerca delle location, ma non per delegare dialoghi, scelte di regia o anima del film.

E forse proprio qui si nasconde la risposta meno comoda ma più interessante. L’intelligenza artificiale non ucciderà il cinema come non lo hanno ucciso il sonoro, il colore, la televisione, il digitale, lo streaming, i videogiochi, TikTok o le serie da dieci ore guardate sul telefono in treno. Lo trasformerà, lo sporcherà, lo renderà più accessibile e più caotico, aprirà porte a talenti che non avevano budget e offrirà scorciatoie discutibili a chi invece vuole soltanto produrre contenuto senz’anima a costo minimo. Sarà pennello, motore grafico, assistente di montaggio, reparto VFX tascabile, doppiatore sintetico, laboratorio visivo, macchina dei sogni e macchina delle illusioni. Ma non sarà automaticamente cinema. Perché il cinema nasce ancora da uno sguardo, da un’urgenza, da qualcuno che decide dove mettere la cinepresa, anche se quella cinepresa è virtuale, anche se il set non esiste, anche se il mostro sullo sfondo è stato generato da un prompt invece che costruito in lattice o renderizzato da un team di artisti.

La vera sfida per il futuro del cinema con intelligenza artificiale non sarà capire se un film può essere generato in quattordici giorni, se Seedance costa meno di Google Veo, se Kling, Runway, Luma, HappyHorse o qualche altro modello ancora più folle diventeranno lo standard dei prossimi anni. La sfida sarà capire chi sta raccontando, perché lo sta facendo e con quale responsabilità. Un giovane autore con un computer potrà forse creare mondi che ieri richiedevano milioni, e questa è una promessa meravigliosa. Un produttore cinico potrà forse sostituire intere filiere creative con immagini plastiche e storie riciclate, e questa è una minaccia concreta. In mezzo, come sempre, ci saremo noi spettatori, appassionati, nerd cresciuti a pane, anime, cinema, videogiochi e tecnologia, chiamati a distinguere il fuoco vero dal neon finto.

Magari tra qualche anno discuteremo di un capolavoro generato in parte dall’AI con la stessa naturalezza con cui oggi parliamo di CGI, motion capture o set virtuali. Magari vedremo festival divisi tra opere dichiaratamente umane, opere ibride e film sintetici. Magari nascerà davvero una nuova generazione di registi che non dovrà aspettare dieci anni per girare il primo lungometraggio. Magari, invece, ci ritroveremo sommersi da fantasy action tutti uguali, attori virtuali perfetti e storie lisce come wallpaper da smartphone. La differenza, probabilmente, la farà ancora quella cosa antica e testarda che nessun algoritmo riesce a possedere davvero: la fame di raccontare qualcosa che ci riguarda. E su questo, lo sappiamo, la community nerd non resterà mai zitta troppo a lungo.

EMMA-5: perché l’intelligenza artificiale italiana è diventata un caso tra meme, polemiche e sfida a ChatGPT

Ogni volta che debutta una nuova intelligenza artificiale pubblica, Internet reagisce sempre allo stesso modo. Prima la curiosità, poi i test più semplici, subito dopo le domande assurde, le provocazioni e infine gli immancabili screenshot destinati a invadere social network, gruppi Telegram e forum. È un rito collettivo ormai consolidato, quasi fosse il boss finale che ogni chatbot deve affrontare prima ancora di dimostrare il proprio reale valore. Stavolta, però, a finire sotto i riflettori è stata EMMA-5, il modello linguistico sviluppato in Italia da Egomnia, nato con l’ambizione di rappresentare un tassello importante verso una maggiore indipendenza tecnologica nazionale e finito invece al centro di una gigantesca ondata di ironia.

Per chi segue da vicino il mondo dell’intelligenza artificiale, la vicenda è interessante ben oltre i meme. Anzi, forse proprio la pioggia di battute racconta qualcosa di molto più profondo del semplice fallimento di un chatbot. Racconta quanto oggi il pubblico abbia imparato a confrontare qualsiasi nuova AI con giganti come ChatGPT, Gemini o Claude, dimenticando che quei sistemi rappresentano anni di ricerca, miliardi di dollari investiti e infrastrutture informatiche che pochi governi al mondo possono permettersi.

EMMA-5 è arrivata sulla scena promettendo qualcosa che molti appassionati italiani desiderano da tempo: dimostrare che anche il nostro Paese può costruire modelli linguistici proprietari, addestrati nella nostra lingua e pensati per il tessuto produttivo nazionale. Un obiettivo che, almeno sulla carta, appare tutt’altro che banale. Da anni infatti si parla di sovranità digitale europea, della necessità di non dipendere esclusivamente dalle grandi aziende statunitensi o cinesi e della possibilità di sviluppare tecnologie strategiche direttamente sul territorio europeo.

Il problema è che Internet non aspetta.

Nel giro di pochissimi giorni, X, Reddit e numerose community dedicate alla tecnologia si sono riempite di conversazioni surreali con EMMA. Domande elementari ricevevano risposte palesemente errate, quesiti di logica producevano risultati improbabili e alcune richieste provocatorie finivano con suggerimenti decisamente discutibili. Da quel momento la rete ha fatto quello che sa fare meglio: trasformare un esperimento tecnico in un fenomeno virale.

La velocità con cui gli screenshot hanno iniziato a circolare ricorda moltissimo quello che era successo anni fa con le prime versioni pubbliche di ChatGPT, con Bing AI, con Grok e perfino con Gemini. Cambia il protagonista, ma il copione rimane sorprendentemente simile. Gli utenti non cercano di capire quanto un modello sia utile nella quotidianità; cercano il bug, l’errore, l’assurdità che possa trasformarsi in un meme da condividere.

Naturalmente, nel caso di EMMA-5, gli errori non sono stati pochi.

Tra le conversazioni più commentate figurano risposte che affermavano tranquillamente che i cani potessero volare oppure che suggerivano comportamenti evidentemente pericolosi senza riconoscere il contesto della domanda. Per un’intelligenza artificiale moderna questi sono errori pesanti, soprattutto perché ormai il pubblico si aspetta sistemi capaci almeno di rifiutare richieste problematiche o di riconoscere domande volutamente provocatorie.

Dietro questa situazione, però, si nasconde una questione molto più tecnica di quanto sembri leggendo semplicemente i meme.

EMMA-5 non nasce infatti per competere direttamente con ChatGPT o Claude. La stessa Egomnia lo ha sempre presentato come un progetto sperimentale, un laboratorio tecnologico destinato a crescere progressivamente. Anche il portale ufficiale specifica chiaramente che il modello non è pensato per utilizzi professionali in ambito medico, finanziario o legale, invitando gli utenti a considerarlo una piattaforma di ricerca più che un assistente universale.

Molti screenshot virali ignorano completamente questo contesto.

Dal punto di vista tecnico, EMMA-5 è un modello decisamente compatto. Si parla di circa 550 milioni di parametri, una cifra che oggi colloca il progetto nella categoria dei piccoli language model. Per avere un termine di paragone, buona parte dei modelli open source moderni parte già da diversi miliardi di parametri, mentre i sistemi di frontiera utilizzati dai principali player internazionali sono enormemente più grandi e vengono addestrati utilizzando dataset di dimensioni praticamente irraggiungibili per una startup italiana.

Anche la finestra di contesto si ferma a 2.048 token, un limite che rende molto più difficile gestire conversazioni articolate o documenti lunghi. Significa che il modello ha meno memoria temporanea durante la conversazione e quindi una capacità inferiore di mantenere coerenza nel dialogo.

L’architettura scelta dagli sviluppatori segue comunque standard moderni. EMMA utilizza una struttura transformer decoder-only, integra tecnologie come Grouped Query Attention, RoPE, RMSNorm e SwiGLU, mentre il tokenizzatore SentencePiece da 50.000 token consente una gestione piuttosto efficiente della lingua italiana. Anche l’inferenza tramite ONNX Runtime permette l’esecuzione locale senza dipendere necessariamente da server remoti, un dettaglio tutt’altro che trascurabile per chi guarda con interesse alla privacy e alla sovranità dei dati.

Insomma, dal punto di vista ingegneristico non siamo davanti a un progetto improvvisato.

Il vero limite sembra invece risiedere soprattutto nella fase di addestramento.

Le grandi AI moderne non imparano semplicemente leggendo enormi quantità di testo. Dopo il classico Supervised Fine-Tuning entrano infatti in gioco fasi estremamente sofisticate di allineamento attraverso preferenze umane, reinforcement learning e sistemi di ottimizzazione che insegnano al modello non soltanto cosa rispondere, ma soprattutto cosa evitare di dire.

Sono proprio queste tecniche a rendere ChatGPT, Claude o Gemini molto più resistenti ai prompt malevoli, alle richieste assurde e ai tentativi di manipolazione.

Matteo Achilli, fondatore di Egomnia, è intervenuto direttamente sui social per chiarire diversi aspetti della vicenda. Ha spiegato che gli utenti stavano stressando un modello ancora limitato, progettato con pochi gigabyte di dati e con risorse molto inferiori rispetto ai concorrenti internazionali. Ha inoltre ricordato che proprio durante l’esplosione mediatica era già iniziata la transizione verso EMMA-6, una versione destinata ad arrivare a circa 1,55 miliardi di parametri e ad adottare tecniche di allineamento decisamente più evolute.

Secondo Achilli, le migliaia di conversazioni raccolte durante questi giorni rappresentano materiale prezioso per migliorare le versioni successive del modello.

Molti sviluppatori, pur criticando la maturità attuale del progetto, riconoscono che questa è una pratica comune. Ogni chatbot pubblico viene inevitabilmente utilizzato come gigantesco banco di prova collettivo, dove milioni di prompt aiutano a individuare punti deboli che nei test interni non emergerebbero mai.

Naturalmente il dibattito non riguarda soltanto la tecnologia.

Il nome di Matteo Achilli continua infatti a dividere l’opinione pubblica. Fondatore di Egomnia nel 2012 durante gli anni universitari alla Bocconi, venne rapidamente ribattezzato dalla BBC “l’Italian Mark Zuckerberg”. La sua storia ispirò anche il film The Startup, contribuendo a costruire un’immagine da giovane imprenditore visionario.

Negli anni successivi, però, diverse inchieste giornalistiche hanno sollevato dubbi sulla comunicazione relativa ai risultati aziendali e ad alcune collaborazioni dichiarate. Achilli ha sempre respinto le accuse, sostenendo che molte ricostruzioni fossero inesatte o frutto di interpretazioni scorrette, ma è inevitabile che questo passato influenzi ancora oggi il modo in cui parte del pubblico osserva qualsiasi nuovo progetto firmato Egomnia.

Probabilmente è anche questo uno dei motivi per cui EMMA-5 è stata giudicata con particolare severità.

Una riflessione interessante riguarda poi il concetto stesso di sovranità tecnologica italiana. L’idea di costruire modelli linguistici nazionali non è affatto sbagliata, anzi. Università, centri di ricerca e aziende europee stanno lavorando proprio in questa direzione. Pensiamo a Minerva della Sapienza, a Modello Italia sviluppato da iGenius oppure alle iniziative europee dedicate agli LLM aperti e trasparenti.

La differenza, però, sta nella scala del progetto.

Costruire un chatbot competitivo oggi significa investire enormi quantità di denaro, disporre di GPU costosissime, dataset giganteschi, infrastrutture cloud avanzate e team multidisciplinari che lavorano continuamente su sicurezza, allineamento e qualità delle risposte. Non basta pubblicare un modello per poter competere con realtà che investono miliardi ogni anno.

Forse il vero errore non è stato tecnico ma comunicativo.

Se presenti un progetto parlando di indipendenza tecnologica, molti utenti immaginano automaticamente un rivale diretto di ChatGPT. Se poi scoprono un chatbot ancora acerbo, la delusione diventa inevitabilmente materiale perfetto per meme, battute e viralità.

Internet funziona così. Non concede molto tempo alle sfumature.

Alla fine, però, tutta questa storia lascia anche un insegnamento interessante per chi segue l’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Ogni innovazione passa inevitabilmente attraverso versioni imperfette. Anche ChatGPT, oggi considerato uno standard del settore, nei primi mesi produceva errori clamorosi, allucinazioni frequenti e risposte completamente inventate. La differenza è che OpenAI aveva già alle spalle una potenza economica e tecnologica difficile persino da immaginare per la maggior parte delle aziende europee.

EMMA-5 resterà probabilmente nella memoria collettiva come “l’AI dei meme”. Ma sarebbe riduttivo fermarsi soltanto alle risate. La vera domanda riguarda il futuro: quanto tempo, quante risorse e quanta pazienza servono davvero per costruire un’intelligenza artificiale italiana capace di competere sul piano internazionale? Forse il problema non è aver mostrato troppo presto un prototipo ancora acerbo, ma aver acceso aspettative enormi attorno a un esperimento che aveva ancora molta strada davanti. E voi come la vedete? Il progetto EMMA merita il tempo necessario per evolversi oppure pensate che sarebbe stato meglio aspettare una versione più matura prima di renderla pubblica? La discussione, probabilmente, è appena cominciata.

L’intelligenza artificiale sta uccidendo i libri di auto-aiuto (e forse è colpa nostra)

Ammettiamolo senza troppi giri di parole: per anni abbiamo comprato libri di auto-aiuto con la stessa fede con cui, da ragazzini, inserivamo il codice segreto su un videogioco sperando di sbloccare il livello nascosto della vita adulta. Dimagrire in tempi impossibili, svegliarsi alle cinque del mattino con l’energia di un protagonista shonen appena entrato nella sua saga di allenamento, diventare ricchi senza sembrare troppo interessati ai soldi, imparare una lingua mentre si dorme, riprogrammare il cervello, ottimizzare il corpo, hackerare il tempo, trasformarsi in una versione premium di sé stessi prima ancora che il caffè finisca di raffreddarsi. Era una promessa esagerata, certo. A tratti tenerissima. Una di quelle illusioni collettive che funzionano non perché ci crediamo davvero fino in fondo, ma perché ci piace concederci la possibilità narrativa che da qualche parte, tra un capitolo motivazionale e un grafico con frecce ascendenti, esista davvero una build segreta per diventare migliori.

Poi è arrivata l’intelligenza artificiale generativa, e quella vecchia liturgia da libreria motivazionale ha cominciato a scricchiolare con un rumore molto simile a quello di una porta automatica che si apre su un futuro un po’ più comodo e un po’ meno romantico. ChatGPT, Gemini, Copilot e tutta la compagnia degli LLM hanno fatto irruzione nel territorio dell’auto-aiuto con la delicatezza di un boss finale che entra nella stanza prima del previsto: non hanno chiesto al lettore di fidarsi per trecento pagine, non gli hanno imposto aneddoti autobiografici, non hanno costruito un metodo intorno a una metafora marziale, imprenditoriale o vagamente zen. Hanno semplicemente risposto. Subito. Gratis, o quasi. E soprattutto su misura.

La cosa buffa, se vogliamo usare un aggettivo gentile, è che il genere dei libri di auto-aiuto sembrava nato apposta per essere divorato da un chatbot. Non parliamo della narrativa, dove la voce conta più dell’informazione, dove una frase può valere più della trama e dove un riassunto non restituisce mai davvero il viaggio. Parliamo di manuali costruiti intorno a problemi pratici, domande ricorrenti e risposte operative: come dormire meglio, come concentrarsi, come dimagrire, come organizzare la giornata, come negoziare, come superare la procrastinazione, come diventare quella creatura mitologica capace di bere acqua, fare stretching, fatturare, meditare e rispondere alle mail senza odiare l’umanità entro le dieci del mattino. Per decenni, l’industria editoriale ha impacchettato queste risposte in volumi lucidi, copertine rassicuranti e titoli che sembravano cheat code per la sopravvivenza capitalista. Oggi basta aprire una chat e scrivere: “Preparami una routine personalizzata per perdere peso, lavorare meglio e non collassare emotivamente entro venerdì”. Il libro, poveretto, non ha nemmeno il tempo di aprirsi alla pagina dell’introduzione.

Il caso di Tim Ferriss è diventato quasi simbolico, perché Ferriss non è un autore qualunque dentro questo ecosistema. È stato uno degli avatar più riconoscibili dell’ottimizzazione personale contemporanea, il guru della settimana lavorativa ridotta, del corpo trattato come un laboratorio da hacker, della produttività raccontata come un gioco di strategia in cui la persona sveglia non lavora di più, ma meglio, più in fretta, con più astuzia. La settimana lavorativa di 4 ore e Il corpo a 4 ore non sono stati soltanto bestseller: hanno incarnato un’intera epoca mentale, quella in cui l’imprenditore digitale, il nomade con laptop e l’appassionato di life hacking sembravano protagonisti di un cyberpunk senza neon, tutto spreadsheet, outsourcing e biohacking domestico. Eppure i numeri attribuiti al suo catalogo hanno il sapore freddo di una schermata game over. Dopo un calo del cinque per cento nel 2023 e del tredici per cento nel 2024, le copie cartacee sarebbero precipitate del quarantasei per cento nel 2025, con un andamento ancora più duro nei primi mesi del 2026, attorno al meno cinquantasette per cento. Considerando stampa, ebook e audiolibri, il secondo semestre 2025 resterebbe comunque sotto del quarantacinque per cento rispetto al primo.

La lettura più immediata è brutale: gli LLM hanno iniziato a fare ciò che il lettore chiedeva a quei libri, ma senza chiedergli tempo, soldi e pazienza. Ferriss stesso, in fondo, ha sempre descritto alcuni suoi lavori come percorsi modulari, testi da interrogare, consultare, attraversare a bivi più che da leggere religiosamente dalla prima all’ultima pagina. Questa natura “interattiva prima dell’interattività” li rendeva perfetti per l’epoca dei motori di risposta. Il manuale di auto-aiuto era già un chatbot analogico, solo molto più lento, molto più elegante sul comodino e decisamente meno disposto a cambiare consiglio se gli dici che sei vegetariano, lavori di notte, hai due figli, una schiena distrutta e la motivazione di un NPC dimenticato dagli sviluppatori.

Il punto non è soltanto che ChatGPT può sintetizzare un libro. Sarebbe quasi banale fermarsi lì. La vera frattura arriva quando il lettore smette di volere il libro come oggetto di mediazione. Perché chiedere a un autore una filosofia generale sul sonno, se una macchina può generare una routine adattata ai tuoi orari? Perché comprare l’ennesimo saggio sulla produttività, se puoi chiedere a un chatbot di fondere metodo Pomodoro, time blocking, gestione dell’ansia, calendario editoriale e sopravvivenza emotiva da freelance in un unico piano settimanale? Perché seguire il percorso pensato da qualcun altro, se puoi farti costruire una campagna personalizzata come in un GDR, con missioni giornaliere, ricompense, statistiche, revisioni e perfino una voce motivazionale che non si stanca mai di dirti che domani andrà meglio?

Qui l’editoria si trova davanti a una creatura che conosce fin troppo bene. Non un mostro alieno, ma il risultato estremo di una promessa che il mercato coltivava da anni: contenuto rapido, utile, immediatamente applicabile, possibilmente scalabile, magari trasformabile in corso, newsletter, podcast, webinar, community privata e abbonamento mensile. L’intelligenza artificiale ha guardato tutto questo apparato e ha fatto la cosa più spietata possibile: ha eliminato il packaging. Ha lasciato la funzione nuda. Vuoi una dieta? Eccola. Vuoi un piano di studio? Eccolo. Vuoi un riassunto di un saggio motivazionale da quattrocento pagine? Servito. Vuoi che sembri scritto da un coach americano, da un monaco stoico, da un project manager milanese o da un personaggio secondario di Doctor Who? Nessun problema, basta specificarlo nel prompt.

Eppure sarebbe troppo comodo ridurre la questione a una guerra tra libri e chatbot, con gli autori da una parte e le macchine dall’altra, come in una versione editoriale di Terminator girata tra scaffali Feltrinelli e dashboard di analytics. La faccenda è più sottile, e forse anche più malinconica. L’auto-aiuto è sempre stato venduto come un dialogo con sé stessi, ma in realtà funzionava perché qualcuno dall’altra parte aveva organizzato il caos al posto nostro. Un autore prendeva esperienze, letture, fallimenti, intuizioni, ossessioni personali e le trasformava in una mappa. Magari discutibile, magari gonfiata dal marketing, magari piena di semplificazioni, ma pur sempre una mappa umana. Nel momento in cui quella funzione passa a un sistema automatico, non perdiamo soltanto un prodotto editoriale. Perdiamo la percezione di una relazione, anche imperfetta, anche sbilanciata, anche attraversata da ego e strategie commerciali. Il guru poteva essere insopportabile, ma aveva una voce. Il chatbot ha una voce soltanto quando gliela chiediamo.

Il parallelo con il giornalismo fa venire un brivido, e non quello piacevole da trailer Marvel montato bene. Negli Stati Uniti, secondo dati Pew Research richiamati nel dibattito sul tema, una quota enorme della popolazione non paga più per contenuti informativi, mentre davanti a un paywall quasi tutti scelgono di andarsene o cercare scorciatoie. La dinamica è familiare anche qui, dove l’abitudine a farsi riassumere testi, articoli, saggi e documenti da ChatGPT, Copilot o Gemini è entrata nella quotidianità con la naturalezza di una notifica. L’indagine dell’Associazione Italiana Editori citata nel testo di partenza parla di un sessantaquattro per cento della popolazione italiana che avrebbe usato strumenti di intelligenza artificiale per riassumere contenuti nell’ultimo anno, con una crescita ancora più netta tra gli universitari. La saggistica italiana, intanto, avrebbe chiuso il 2025 in calo a valore. Numeri diversi, mercati diversi, stesso sottofondo: il contenuto lungo viene sempre più spesso trattato come materia prima da comprimere, digerire, trasformare in output rapido.

E qui la domanda diventa scomoda: se nessuno legge più direttamente la fonte, che cosa resta della fonte? Un romanzo sopravvive perché non coincide con la trama. Una graphic novel sopravvive perché non è soltanto “cosa succede”, ma ritmo della tavola, segno, colore, silenzio tra una vignetta e l’altra, quel modo quasi fisico in cui l’occhio decide dove andare. Un manga come Hunter x Hunter non lo ami perché qualcuno ti spiega gli archi narrativi in dieci righe, lo ami perché Togashi ti costringe a entrare in una mente strategica, crudele, imprevedibile. Un film non coincide con la sinossi, una canzone non coincide con il testo, uno spettacolo comico non coincide con la battuta trascritta. La narrativa, la comicità, la critica d’autore, il racconto personale, persino certe recensioni scritte con una voce riconoscibile, resistono perché il loro valore non sta solo nell’informazione trasferita. Stanno nel modo. Nella temperatura. Nell’attrito. Nell’imperfezione che ti fa capire che qualcuno sta guardando il mondo da un punto preciso e non da una media statistica di milioni di pagine.

I libri di auto-aiuto, invece, hanno spesso scelto di vendersi come strumenti. E gli strumenti vengono sostituiti appena arriva qualcosa di più veloce, più economico e più adattabile. Nessuno prova nostalgia per un cacciavite se il mobile si monta da solo, almeno finché non ci si accorge che il mobile pende da un lato. Perché l’altro grande problema, quello che molti fingono di non vedere mentre chiedono all’AI di riassumere contratti, referti, notizie e saggi complessi, è l’affidabilità. Una ricerca della BBC ha individuato imprecisioni o distorsioni in oltre la metà dei sommari di notizie prodotti da ChatGPT, Copilot, Gemini e Perplexity. Tradotto in lingua da bar nerd dopo una convention: stiamo consegnando una parte crescente del nostro rapporto con la conoscenza a sistemi bravissimi a sembrare sicuri anche quando sbagliano. E questa, per chiunque abbia mai visto un personaggio troppo sicuro di sé aprire il sarcofago sbagliato in un film fantasy, non è esattamente una premessa rassicurante.

La cosa paradossale è che la fragilità dell’AI non ne rallenta davvero l’adozione. Anzi. L’utente medio non cerca sempre la verità migliore, cerca spesso la risposta più comoda. Cerca qualcosa che gli consenta di andare avanti, prendere una decisione, sentirsi informato abbastanza, evitare la fatica di attraversare il testo originale. Il vecchio patto editoriale chiedeva tempo e attenzione. Il nuovo patto algoritmico promette sintesi e immediatezza. Poi magari sbaglia una sfumatura, confonde un passaggio, appiattisce un pensiero, trasforma una posizione complessa in una pappa tiepida e digeribile. Ma intanto ha risposto. E nella cultura dell’istante, rispondere subito vale quasi quanto rispondere bene, almeno finché le conseguenze non arrivano a bussare.

La proposta della NY FAIR News Act, pensata per obbligare le testate a segnalare quando un contenuto è scritto in misura significativa da un sistema automatico, si inserisce proprio in questo territorio inquieto. Non riguarda soltanto l’etichetta da appiccicare a un articolo, ma il modo in cui una società decide di riconoscere il lavoro creativo, giornalistico e intellettuale mentre tutto viene assorbito, remixato e restituito da macchine addestrate su quantità immense di materiale prodotto da persone reali. Il contenuto originale rischia di diventare una miniera invisibile: fondamentale per alimentare il sistema, sempre meno incontrata dal pubblico. Una specie di autore fantasma collettivo, presente ovunque e riconosciuto quasi da nessuna parte.

Per CorriereNerd.it, che vive dentro la cultura pop, l’intelligenza artificiale, i fumetti, il cinema, i videogiochi, il cosplay e tutto quel territorio meravigliosamente contaminato dove l’immaginario anticipa spesso la cronaca, questa storia ha un sapore familiare. La fantascienza ci ha preparati per decenni a temere macchine ribelli, androidi senz’anima, supercomputer tirannici. Avevamo immaginato Skynet, HAL 9000, replicanti in cerca di identità, IA divine e astronavi senzienti. Forse non avevamo davvero messo a fuoco la scena più quotidiana e più letale: un lettore che, invece di comprare un libro, chiede a una chat di estrarne il succo; uno studente che non apre il saggio, ma ne consulta il riassunto; un professionista che non legge l’articolo, ma si affida a una sintesi automatica; un’intera economia della conoscenza che continua a produrre testi destinati a essere letti prima dalle macchine che dagli esseri umani.

I libri di auto-aiuto sono probabilmente soltanto la prima linea del fronte, non l’intera guerra. Cadono prima perché erano già costruiti come database emotivi con copertina motivazionale, perché vendevano procedure, perché promettevano trasformazioni misurabili, perché parlavano a un lettore che non cercava necessariamente letteratura, ma soluzione. La saggistica divulgativa, i manuali professionali, i corsi prescrittivi, i tutorial, i podcast pieni di “cinque strategie per”, tutti questi formati dovranno ridefinire il proprio valore. Non basterà più trasferire informazioni. Bisognerà offrire sguardo, esperienza, presenza, credibilità, comunità, contraddizione, persino lentezza. Tutto ciò che non entra facilmente in un prompt, o che in un prompt diventa pallido.

Forse il futuro dell’editoria non sarà una fuga romantica dalla tecnologia, perché sarebbe ingenuo anche solo immaginarlo. L’AI resterà, crescerà, diventerà sempre più integrata nei flussi di scrittura, lettura, ricerca, studio e lavoro. La vera sfida sarà capire quali contenuti meritano ancora di essere vissuti direttamente e quali abbiamo già ridotto, con una certa complicità, a carburante per sistemi di sintesi. Un manuale che promette di cambiarti la vita in dieci passaggi forse dovrà accettare di competere con una macchina capace di generare undici passaggi personalizzati in pochi secondi. Un autore, invece, dovrà ricordarsi di essere qualcosa di più di un distributore di consigli. Dovrà tornare a essere voce, corpo, biografia, rischio, stile. In pratica, tutto ciò che l’auto-aiuto aveva spesso sacrificato sull’altare dell’efficienza.

Resta addosso una sensazione strana, quasi da episodio finale di stagione prima del cliffhanger. Da una parte il chatbot gratuito che smonta un intero scaffale della libreria con la freddezza di chi non sa nemmeno di aver compiuto un gesto culturale. Dall’altra noi, lettori, autori, giornalisti, fan, creator, persone abituate a cercare senso nei testi, che dobbiamo decidere se vogliamo soltanto risposte o se ci interessa ancora incontrare qualcuno attraverso le parole. Perché magari il libro che prometteva di trasformarci in superumani mentiva, sì. Però in quella bugia c’era almeno una voce umana che provava a convincerci, a sedurci, a raccontarci una strada. La macchina, invece, non ci vende un sogno: ce lo genera su richiesta. E forse la domanda più nerd, più editoriale e più urgente da farci adesso è proprio questa: preferiamo davvero il cheat code istantaneo, o abbiamo ancora voglia di giocare tutta la campagna?

La Nuova Era dell’Intelligenza Artificiale e il Futuro dell’Innovazione in Italia

L’Intelligenza Artificiale ha appena smesso di essere soltanto l’argomento preferito di sviluppatori, innovatori, startup e appassionati di tecnologia. Con l’approvazione preliminare dei due decreti legislativi adottati dal Consiglio dei Ministri il 10 giugno 2026, l’Italia compie un passo che potrebbe essere ricordato come uno dei più importanti nella storia recente della trasformazione digitale europea. Per la prima volta un Paese dell’Unione Europea costruisce infatti un quadro normativo nazionale organico dedicato all’attuazione dell’AI Act, trasformando una materia spesso percepita come tecnica e distante in qualcosa che riguarda direttamente lavoratori, studenti, manager, professionisti, pubbliche amministrazioni e cittadini.

Per chi segue da anni l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, il momento ha quasi il sapore di quei passaggi storici che nella fantascienza segnano il passaggio da una fase pionieristica a una società completamente nuova. Per anni abbiamo discusso di algoritmi come se fossero strumenti futuristici destinati a cambiare il mondo in un domani indefinito. Abbiamo letto romanzi di Isaac Asimov, immaginato gli scenari cyberpunk di William Gibson, osservato chatbot sempre più sofisticati e assistenti digitali capaci di svolgere attività che fino a pochi anni fa sembravano esclusivamente umane. Adesso però il dibattito esce definitivamente dai laboratori e dagli eventi tecnologici per entrare nelle aziende, nelle scuole, negli ospedali e negli uffici pubblici.

Il comunicato del Consiglio dei Ministri n.177 relativo all’attuazione della Legge 132/2025 e del Regolamento Europeo AI Act non introduce una disciplina alternativa rispetto alle norme europee. Al contrario, punta a rendere operativo nell’ordinamento italiano ciò che Bruxelles ha già definito come architettura normativa di riferimento per l’intelligenza artificiale. Una distinzione importante, perché l’AI Act è un regolamento direttamente applicabile in tutti gli Stati membri e non necessita di recepimenti nazionali come avviene per le direttive. Il ruolo dell’Italia consiste quindi nell’organizzare governance, controlli, responsabilità e strumenti operativi capaci di tradurre in pratica i principi europei.

La scelta appare particolarmente significativa perché evita quel fenomeno che i giuristi chiamano “gold plating”, ovvero la tendenza di alcuni Paesi ad aggiungere obblighi ulteriori rispetto a quelli previsti dall’Unione Europea, complicando inutilmente la vita a imprese e organizzazioni. L’approccio adottato dal Governo sembra invece orientato a creare un sistema coerente, capace di accompagnare l’innovazione senza trasformarla in un percorso a ostacoli burocratico.

Tra le novità che avranno un impatto immediato spicca senza dubbio l’introduzione dell’obbligo di AI Literacy. Fino a ieri il concetto di alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale appariva quasi come un argomento da conferenza specialistica. Da oggi assume una dimensione completamente diversa. L’idea che emerge dai decreti è semplice ma estremamente potente: non basta utilizzare uno strumento intelligente, bisogna comprenderlo.

La formazione diventa quindi una componente strutturale della trasformazione digitale. Personale operativo, dirigenti, responsabili di funzione e figure decisionali dovranno seguire percorsi differenti in base alle rispettive responsabilità. Non si tratta semplicemente di imparare a scrivere prompt efficaci o utilizzare chatbot generativi. L’obiettivo consiste nel comprendere funzionamento, limiti, rischi, bias cognitivi, implicazioni etiche e responsabilità derivanti dall’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale.

Scuole, università, pubbliche amministrazioni, professioni ordinistiche e settore sanitario saranno coinvolti in questo processo. In altre parole, l’intelligenza artificiale viene trattata come una competenza fondamentale del XXI secolo, quasi al pari dell’alfabetizzazione informatica che accompagnò la diffusione di Internet tra gli anni Novanta e Duemila.

Chi frequenta il mondo nerd e tecnologico riconosce immediatamente la portata culturale di questa scelta. Per molto tempo abbiamo assistito a una diffusione rapidissima di strumenti che scrivono testi, generano immagini, creano video, sviluppano codice e analizzano dati complessi. Molti utenti hanno imparato a usarli sperimentando in autonomia, attraverso community online, tutorial YouTube e forum specializzati. Lo Stato italiano sembra ora voler trasformare quella conoscenza spontanea in una competenza organizzata e riconosciuta.

Altrettanto rilevante appare il capitolo dedicato al mondo del lavoro. Una delle disposizioni più discusse stabilisce che assunzioni, licenziamenti, provvedimenti disciplinari e modifiche sostanziali del rapporto lavorativo non possano essere decisi esclusivamente da sistemi automatizzati.

Dietro ogni decisione dovrà esserci una persona fisica dotata di effettivi poteri decisionali. Il lavoratore avrà inoltre diritto a ricevere una spiegazione comprensibile del processo che ha portato alla decisione finale. Qualora questo principio venga violato, il licenziamento sarà considerato nullo.

Sembra quasi una norma nata per rispondere a uno scenario distopico da romanzo cyberpunk, eppure fotografa una realtà già esistente. Sempre più aziende utilizzano software capaci di valutare curriculum, analizzare prestazioni, monitorare produttività e suggerire decisioni organizzative. La linea di confine tra supporto decisionale e sostituzione del giudizio umano è diventata sempre più sottile. Il legislatore italiano ha deciso di intervenire stabilendo un principio chiaro: l’algoritmo può assistere, ma non può assumere da solo decisioni che incidano direttamente sulla vita delle persone.

Ancora più interessante risulta il nuovo articolo 437-bis del Codice Penale, destinato probabilmente a diventare uno dei riferimenti più discussi dagli esperti di compliance e sicurezza informatica. La norma introduce un reato specifico relativo ai sistemi di intelligenza artificiale classificati come ad alto rischio.

L’omessa adozione delle misure di sicurezza necessarie o la loro alterazione potranno comportare conseguenze penali qualora generino un pericolo concreto per la vita delle persone, per l’incolumità pubblica o per la sicurezza dello Stato. La responsabilità non si limiterà alle persone fisiche coinvolte, ma potrà estendersi anche alle organizzazioni attraverso il meccanismo previsto dal Decreto Legislativo 231/2001.

Tradotto in termini pratici, significa che la sicurezza dell’intelligenza artificiale smette di essere considerata un semplice requisito tecnico e assume una rilevanza giuridica paragonabile a quella già esistente in altri ambiti sensibili. Chi sviluppa, implementa o gestisce sistemi IA destinati a sanità, infrastrutture critiche, finanza, servizi pubblici o amministrazione della giustizia dovrà dimostrare un livello di attenzione molto più elevato rispetto al passato.

Sul fronte delle tempistiche il calendario europeo continua a rappresentare il punto di riferimento principale. Il 2 agosto 2026 resta la data chiave per l’entrata in vigore di una parte significativa degli obblighi legati alla trasparenza e alla formazione previsti dall’AI Act. Più complessa appare invece la questione dei sistemi ad alto rischio.

L’ipotesi di rinvio al 2 dicembre 2027 deriva dal pacchetto europeo conosciuto come AI Act Omnibus, ma il percorso normativo non risulta ancora definitivamente concluso. Proprio per questo motivo attendere un’eventuale proroga potrebbe rivelarsi una scelta poco lungimirante. Le organizzazioni più strutturate stanno già lavorando su governance, documentazione, valutazione del rischio, audit interni e programmi di formazione del personale.

Anche la pubblica amministrazione entra ufficialmente in una nuova fase. L’intelligenza artificiale viene riconosciuta come strumento utile per migliorare servizi e processi burocratici, ma sempre sotto supervisione umana effettiva. Lo stesso principio viene applicato alla sanità, dove la formazione sull’IA entrerà progressivamente nei percorsi professionali, e al sistema giudiziario, che dovrà integrare nuovi strumenti tecnologici senza delegare alle macchine il potere decisionale finale.

Particolarmente delicato risulta il capitolo dedicato ai sistemi biometrici e al riconoscimento facciale. Le nuove disposizioni introducono limiti stringenti, controlli rigorosi e autorizzazioni specifiche, escludendo forme generalizzate di sorveglianza biometrica e vietando la costruzione indiscriminata di database ottenuti tramite raccolta massiva di immagini e informazioni dal web.

Dietro la dimensione regolatoria emerge però un’altra lettura che forse merita ancora più attenzione. Il Governo collega infatti l’intelligenza artificiale a una precisa strategia industriale nazionale. Gli investimenti previsti, che possono arrivare fino a un miliardo di euro, puntano a sostenere startup innovative, ricerca, attrazione di capitali e competitività tecnologica. Un segnale che conferma come l’IA non venga più considerata soltanto una questione tecnologica, ma una leva strategica per lo sviluppo economico del Paese.

Secondo i dati citati nelle comunicazioni istituzionali, il mercato italiano dell’intelligenza artificiale ha raggiunto nel 2025 un valore di circa 1,8 miliardi di euro, registrando una crescita del 50% rispetto all’anno precedente. Numeri che raccontano una trasformazione già in corso e che spiegano perché la regolamentazione non possa più essere rimandata.

La sensazione più forte che emerge da questi decreti, tuttavia, riguarda il cambio di paradigma culturale. Per anni l’intelligenza artificiale è stata raccontata come una promessa futuristica, una rivoluzione imminente oppure una minaccia da film di fantascienza. Oggi viene trattata come una materia organizzativa trasversale che coinvolge risorse umane, sicurezza, compliance, management, formazione e governance aziendale.

In altre parole, l’IA smette di essere un tema confinato ai reparti IT. Diventa una responsabilità condivisa. Ed è probabilmente questa la notizia più importante dell’intero provvedimento.

Chi osserva da anni l’evoluzione tecnologica sa bene che le rivoluzioni più profonde non arrivano nel momento in cui nasce una nuova tecnologia, ma nel momento in cui la società decide come utilizzarla. L’Italia ha scelto di affrontare questa sfida cercando un equilibrio tra innovazione, tutela dei diritti e responsabilità organizzativa. Resta da capire se il modello riuscirà davvero a tenere il passo con una tecnologia che evolve a una velocità impressionante, ma una cosa appare evidente: il dibattito sull’intelligenza artificiale non appartiene più al futuro.

Appartiene al presente. E se fino a ieri potevamo considerare chatbot, algoritmi generativi e sistemi intelligenti come strumenti da sperimentare, da oggi diventano parte integrante delle regole che governano il lavoro, l’economia e la vita quotidiana. Una trasformazione che gli appassionati di fantascienza sognavano da decenni e che ora, tra leggi, responsabilità e nuove competenze, sta assumendo una forma sorprendentemente concreta. La domanda non è più se convivremo con l’intelligenza artificiale, ma quale tipo di rapporto riusciremo a costruire con essa nei prossimi anni. E su questo terreno la discussione è soltanto all’inizio.

Apple Siri AI rivoluziona l’iPhone: la nuova intelligenza artificiale nata dall’alleanza con Google

Apple e intelligenza artificiale. Due parole che negli ultimi anni sono state spesso accostate con una certa dose di impazienza da parte della community tech. Mentre ChatGPT, Gemini e una nuova generazione di assistenti intelligenti ridefinivano il nostro rapporto con la tecnologia, molti appassionati si chiedevano quando Cupertino avrebbe finalmente mostrato la propria visione del futuro. La risposta è arrivata durante la WWDC 2026, una conferenza che, almeno per chi segue il mondo digitale con la stessa attenzione con cui aspetta il trailer di un nuovo anime o il reveal di un attesissimo JRPG, aveva il sapore di uno di quegli eventi destinati a lasciare il segno. Sul palco è salito ancora una volta Tim Cook, in una delle apparizioni più cariche di significato della sua carriera. L’atmosfera era particolare. Da una parte l’entusiasmo per le novità in arrivo, dall’altra la consapevolezza che si stava assistendo a un passaggio storico per l’azienda. Dal prossimo settembre il ruolo di guida passerà infatti a John Ternus, chiudendo un’epoca che ha accompagnato milioni di utenti attraverso la rivoluzione degli smartphone, dei servizi digitali e dell’ecosistema Apple moderno.

Ma il vero protagonista della giornata non è stato un dispositivo, né una nuova categoria hardware. Tutti gli occhi erano puntati su Siri. Chi utilizza un iPhone da anni conosce bene il percorso dell’assistente vocale di Apple. Per molto tempo Siri è sembrata quasi una reliquia di un’epoca precedente, utile per impostare sveglie, inviare messaggi o controllare rapidamente qualche funzione del telefono, ma lontana dalla capacità conversazionale che oggi associamo all’intelligenza artificiale generativa. La sensazione era quella di osservare un personaggio storico di una saga che, improvvisamente, torna in scena dopo un lungo allenamento segreto. La nuova Siri AI rappresenta esattamente questo ritorno.

Apple ha trasformato il proprio assistente in una vera applicazione autonoma, capace di affrontare conversazioni articolate, interpretare richieste complesse e offrire risposte approfondite che vanno ben oltre il semplice controllo delle funzioni del dispositivo. Chi è cresciuto passando dalle prime chatbot dei videogiochi alle moderne IA conversazionali percepisce immediatamente il salto generazionale.

La novità più impressionante riguarda la capacità di comprendere il contesto. Siri non si limita più ad ascoltare una frase isolata ma cerca di interpretare ciò che l’utente sta facendo, guardando e cercando in quel preciso momento. Durante la presentazione Apple ha mostrato scenari in cui l’assistente analizza immagini visualizzate sullo schermo, riconosce monumenti, identifica luoghi e fornisce indicazioni o informazioni aggiuntive. Una funzione che sembra uscita direttamente da qualche episodio futuristico di anime come Ghost in the Shell o Psycho-Pass, dove l’interazione tra essere umano e sistema intelligente avviene in modo naturale e continuo.

Dietro questa trasformazione si nasconde una storia che negli ultimi mesi aveva già fatto discutere analisti e osservatori dell’industria tecnologica. Una delle sorprese più grandi è stata infatti la collaborazione tra Apple e Google. Due aziende spesso descritte come rivali storiche hanno scelto di lavorare insieme in una delle sfide più complesse dell’era contemporanea: costruire intelligenze artificiali realmente utili.

Il cuore dell’accordo ruota attorno a Gemini, il modello sviluppato da Google. Apple non ha semplicemente inserito la tecnologia di Mountain View nei propri prodotti. Ha seguito una strada molto più sofisticata, utilizzando Gemini come una sorta di maestro digitale dal quale apprendere. Attraverso tecniche di distillazione dei modelli, le conoscenze del sistema Google sono state trasferite agli Apple Foundation Models, permettendo all’azienda di ottenere prestazioni elevate senza rinunciare al controllo totale del proprio ecosistema.

Per chi segue il mondo dell’intelligenza artificiale è una soluzione affascinante. Un po’ come accade nei classici anime shonen, dove il protagonista apprende da un maestro più esperto per poi sviluppare uno stile personale. Apple ha studiato le capacità di Gemini, le ha assimilate e le ha adattate alla propria filosofia tecnologica.

Ed è proprio qui che entra in gioco il tema della privacy, probabilmente l’argomento più caro a Cupertino.

Craig Federighi, figura ormai iconica per gli appassionati Apple, ha ribadito durante la conferenza che l’azienda intende differenziarsi dai concorrenti proprio su questo terreno. Mentre gran parte dell’industria AI basa il proprio funzionamento sull’elaborazione remota e sulla gestione massiccia dei dati, Apple continua a puntare sull’esecuzione locale e su sistemi proprietari come Private Cloud Compute. In pratica, le richieste degli utenti vengono elaborate mantenendo il maggior controllo possibile all’interno dell’infrastruttura Apple, riducendo l’esposizione delle informazioni personali.

Questa scelta assume un peso enorme in un periodo storico in cui sempre più persone iniziano a chiedersi dove finiscano realmente le proprie conversazioni con le intelligenze artificiali.

Naturalmente la WWDC 2026 non si è limitata a Siri.

L’arrivo di iOS 27 e iPadOS 27 rappresenta una delle revisioni più importanti degli ultimi anni. L’interfaccia evolve ulteriormente attraverso una nuova interpretazione del design Liquid Glass, una filosofia estetica che punta su profondità, trasparenze dinamiche e livelli sovrapposti capaci di rendere il sistema più moderno senza sacrificare la leggibilità.

Chi passa ore a personalizzare HUD nei videogiochi, organizzare layout da streamer o perfezionare setup da creator digitale probabilmente apprezzerà questa ricerca di equilibrio tra spettacolarità visiva e funzionalità.

Anche le prestazioni ricevono un importante aggiornamento. Apple promette applicazioni che si aprono sensibilmente più velocemente, trasferimenti AirDrop accelerati e una gestione dei file particolarmente ottimizzata su iPad. Miglioramenti che sulla carta possono sembrare tecnici ma che, nell’uso quotidiano, incidono profondamente sull’esperienza generale.

Particolarmente interessante risulta il nuovo Spotlight completamente ricostruito. Il sistema di ricerca integrato sfrutta il contesto locale del dispositivo per restituire risultati più pertinenti, trasformandosi quasi in una sorta di archivista personale digitale capace di recuperare rapidamente applicazioni, messaggi, immagini, documenti e contenuti multimediali.

Anche applicazioni storiche come Mail, Foto, Note, Diario, Mappe e Messaggi ricevono una profonda revisione. La ricerca fotografica basata sul linguaggio naturale, l’apertura degli album condivisi a utenti Android e Windows e le nuove opzioni di sincronizzazione mostrano chiaramente la volontà di rendere l’ecosistema sempre più intelligente e connesso.

Un capitolo importante riguarda poi la sicurezza digitale dei più giovani. Apple ha ampliato significativamente gli strumenti dedicati ai genitori, introducendo nuovi sistemi di autorizzazione e controllo che consentono di monitorare meglio navigazione, contenuti sensibili e attività online. In un’epoca dominata da social network, piattaforme video e intelligenze artificiali sempre più accessibili, il tema della tutela dei minori assume una centralità che pochi anni fa sarebbe stata difficile immaginare.

Osservando l’intera strategia emerge una sensazione precisa. Apple non sta semplicemente cercando di recuperare terreno nella corsa all’intelligenza artificiale. Sta tentando di ridefinire il ruolo stesso dell’assistente digitale all’interno della vita quotidiana.

L’obiettivo sembra quello di trasformare Siri da strumento reattivo a presenza intelligente capace di comprendere relazioni, abitudini, intenzioni e contesto. Una prospettiva che ricorda moltissimo certe visioni della fantascienza giapponese e occidentale che per decenni abbiamo considerato pura immaginazione.

E forse è proprio questo l’aspetto più affascinante dell’intera vicenda. Per anni noi nerd abbiamo osservato anime cyberpunk, film di fantascienza e videogiochi futuristici immaginando assistenti capaci di dialogare naturalmente con gli esseri umani. Oggi quella fantasia sta lentamente diventando realtà, non attraverso androidi o ologrammi spettacolari, ma tramite lo smartphone che portiamo ogni giorno in tasca.

La vera domanda, però, resta ancora aperta. Siri AI riuscirà davvero a competere con ChatGPT, Gemini e le altre piattaforme che hanno già conquistato milioni di utenti? Oppure Apple sta giocando una partita diversa, più lenta ma anche più ambiziosa, fondata sull’integrazione profonda con il proprio ecosistema?

La sensazione è che la risposta arriverà soltanto nei prossimi mesi, quando milioni di persone inizieranno a utilizzare questa nuova generazione di intelligenza artificiale nella vita di tutti i giorni. E voi, da che parte state? Vi convince la visione di Apple oppure continuate a preferire gli assistenti AI che già utilizzate quotidianamente? La discussione, come spesso accade nella community geek, è appena iniziata.

Perché le macchine imparano: il libro di Anil Ananthaswamy che spiega la matematica dietro l’AI

L’Intelligenza Artificiale viene raccontata quasi sempre come una magia contemporanea, una specie di stregoneria tecnologica fatta di chatbot che scrivono romanzi, immagini generate in pochi secondi e algoritmi che sembrano leggere il pensiero umano meglio di certi amici conosciuti da una vita. Poi arriva un libro come Perché le macchine imparano. L’eleganza della matematica dietro all’AI di Anil Ananthaswamy, pubblicato da Apogeo Editore, e improvvisamente tutto cambia prospettiva. Perché dietro quella sensazione quasi fantascientifica che accompagna ChatGPT, Midjourney o i modelli generativi che ormai invadono il web, non si nasconde un’entità divina nata dal nulla, ma un intreccio di algebra, statistica, intuizioni matematiche e decenni di evoluzione informatica che affondano le radici molto più indietro rispetto all’esplosione recente dell’AI generativa.

La parte affascinante, almeno per chi è cresciuto divorando cyberpunk, anime filosofici e romanzi di fantascienza pieni di intelligenze sintetiche, è che questo libro non tenta mai di vendere illusioni. Non cerca il sensazionalismo facile tipico di certi saggi moderni che parlano di Intelligenza Artificiale come se Skynet fosse dietro l’angolo o come se ogni algoritmo fosse il preludio a un’apocalisse tecnologica degna di Terminator. Il punto centrale della riflessione di Ananthaswamy sembra quasi voler riportare l’AI con i piedi per terra, ma senza toglierle il fascino. Anzi, paradossalmente lo amplifica. Perché capire davvero perché una macchina “impara” rende tutto ancora più inquietante e meraviglioso.

Chi segue il mondo nerd da anni conosce bene quella sensazione. Succedeva anche con internet negli anni Novanta. Da ragazzini sembrava magia pura: modem che fischiavano nella notte, forum, IRC, i primi MMORPG, siti costruiti in HTML grezzo che aprivano finestre su mondi sconosciuti. Poi crescendo abbiamo capito che dietro quel caos digitale esistevano protocolli, codici, architetture matematiche. Eppure la meraviglia non spariva. Cambiava forma. Diventava consapevolezza. È esattamente il tipo di esperienza che questo libro sembra voler regalare a chi oggi osserva l’Intelligenza Artificiale con curiosità, entusiasmo o persino paura.

Il saggio affronta una questione enorme che spesso viene ignorata nel dibattito pubblico: le macchine non “pensano” come esseri umani nel senso romantico del termine, ma elaborano schemi matematici capaci di riconoscere correlazioni, probabilità e strutture ricorrenti. Dietro il riconoscimento di un tumore, l’approvazione di un mutuo, la previsione di una reazione chimica o la generazione di un testo esiste una lunga catena di formule, dati e modelli statistici che negli ultimi decenni hanno trovato finalmente la potenza computazionale necessaria per esplodere davvero. Una rivoluzione silenziosa iniziata molto prima che il mondo iniziasse a parlare di prompt engineering su TikTok.

Ed è impossibile non pensare a quanto l’immaginario geek abbia anticipato tutto questo. Guardando oggi strumenti come ChatGPT viene naturale tornare con la mente a Ghost in the Shell, ai dialoghi esistenziali del Maggiore Kusanagi, ai dubbi sull’identità artificiale, alla linea sempre più sottile tra elaborazione e coscienza. Oppure a Serial Experiments Lain, che già negli anni Novanta trasformava la rete in una dimensione psicologica e metafisica. Persino Matrix, che molti ricordano solo per gli occhiali neri e il bullet time, in fondo parlava anche di matematica invisibile, di strutture algoritmiche capaci di modellare la realtà percepita. La cultura pop aveva intuito qualcosa molto prima dei trend su LinkedIn.

Ananthaswamy, forte della sua esperienza come giornalista scientifico e Knight Science Journalism Fellow presso il Massachusetts Institute of Technology, affronta questi temi senza trasformare il libro in un manuale universitario incomprensibile. Ed è forse questo l’aspetto più prezioso. Riesce a rendere accessibili concetti che normalmente terrorizzano chiunque abbia avuto un rapporto traumatico con la matematica scolastica. Algebra lineare, calcolo differenziale, statistica, reti neurali: elementi che spesso vengono percepiti come muri invalicabili diventano improvvisamente strumenti narrativi per comprendere perché le macchine riescano a “vedere”, “scrivere”, “prevedere” o “imitare”.

Il vero cortocircuito mentale arriva però in un altro punto, molto più profondo. Il libro suggerisce infatti un parallelo quasi destabilizzante tra intelligenza artificiale e intelligenza umana. E se la matematica fosse il linguaggio nascosto anche del nostro cervello? Se certe modalità con cui apprendono le reti neurali avessero qualcosa in comune con i meccanismi biologici della mente? Domande enormi, quasi filosofiche, che riportano immediatamente alla fantascienza più visionaria ma che oggi sembrano improvvisamente concrete. Non più speculazione narrativa da romanzo cyberpunk, ma interrogativi scientifici reali.

Fa impressione pensare a quanto velocemente l’AI sia diventata parte della quotidianità. Fino a pochissimo tempo fa parlare di reti neurali sembrava roba da conferenze accademiche o da forum per smanettoni hardcore. Oggi persino chi non ha mai aperto un terminale usa strumenti basati sull’apprendimento automatico ogni giorno senza nemmeno rendersene conto. Spotify suggerisce musica, Netflix anticipa gusti, Google completa frasi, smartphone riconoscono volti e fotografie. L’Intelligenza Artificiale non è più il futuro: è l’infrastruttura invisibile del presente.

Ed è qui che libri come quello di Ananthaswamy diventano fondamentali. Perché continuare a usare sistemi che influenzano la nostra vita senza comprenderne almeno le basi significa delegare troppo. Non serve diventare matematici o ingegneri del machine learning per capire l’AI, ma serve curiosità. Serve voglia di andare oltre l’hype da social network e oltre la retorica apocalittica alimentata da video clickbait. In questo senso Perché le macchine imparano sembra inserirsi perfettamente in quel filone di divulgazione scientifica intelligente che non infantilizza il lettore ma lo accompagna dentro concetti complessi senza arroganza.

Chi ama la cultura nerd probabilmente troverà nel libro qualcosa di ancora più personale. Perché il rapporto tra esseri umani e macchine non è mai stato soltanto tecnologico. È emotivo, culturale, narrativo. Dai robot malinconici degli anime anni Ottanta fino agli androidi filosofici di Blade Runner, abbiamo sempre proiettato sulle intelligenze artificiali le nostre paure e le nostre speranze. Adesso però quella distanza immaginaria si sta assottigliando. Le AI generative stanno entrando nel lavoro creativo, nella comunicazione, nell’arte, nella scrittura e perfino nella programmazione software. E la domanda che aleggia sopra tutto non riguarda solo cosa possano fare le macchine, ma cosa significhi davvero essere intelligenti.

Forse è proprio questo il motivo per cui il libro di Anil Ananthaswamy riesce a colpire così tanto. Non parla soltanto di tecnologia. Parla di noi. Della nostra necessità di capire i sistemi che stiamo costruendo. Della relazione sempre più ambigua tra logica matematica e coscienza umana. Della sottile linea che separa l’elaborazione di dati dall’intuizione creativa. E in un’epoca in cui l’AI viene spesso ridotta a slogan o guerre ideologiche da social, fermarsi a riflettere sulla matematica che rende possibile tutto questo assume quasi il sapore di una ribellione culturale.

Chiuderlo e tornare online dopo aver letto un saggio del genere probabilmente cambia il modo in cui si osserva il mondo digitale. Ogni suggerimento automatico, ogni chatbot, ogni immagine generata smette di sembrare semplice “magia tecnologica” e diventa la manifestazione concreta di idee matematiche nate secoli fa e trasformate oggi in qualcosa di profondamente contemporaneo. E forse il dettaglio più assurdo è proprio questo: il futuro dell’umanità potrebbe dipendere anche da formule nate molto prima dell’invenzione dei computer.

A quel punto diventa inevitabile chiedersi dove stia davvero andando il rapporto tra esseri umani e Intelligenza Artificiale. Perché una volta compresi i meccanismi dietro le macchine che imparano, il dibattito smette di essere solo tecnico e diventa quasi esistenziale. E sinceramente, per chi è cresciuto tra fantascienza, anime cyberpunk e notti passate davanti a uno schermo immaginando il domani, questa sensazione ha qualcosa di incredibilmente familiare.

Elon Musk vs OpenAI: la causa del secolo finisce (quasi) con una figuraccia

Chi l’avrebbe mai detto? La telenovela tech più attesa dell’anno è arrivata al cliffhanger finale, e a quanto pare Sam Altman ha vinto il round contro Elon Musk. Un tribunale di Oakland, California, ha praticamente sbattuto la porta in faccia al patron di Tesla e xAI, respingendo in toto la causa intentata contro OpenAI e Microsoft.

La giuria? Ci ha messo due ore (sì, avete letto bene: due ore) per decidere che le accuse di Musk erano arrivate, diciamo così, un tantino in ritardo. Il giudice distrettuale Yvonne Gonzalez Rogers ha confermato il verdetto senza troppi giri di parole, definendo le prove “sostanziali”. Risultato? Caso chiuso. Certo, gli avvocati di Elon hanno già gridato al “ricorso!”, ma intanto il processo di tre settimane ci ha regalato un dietro le quinte succosissimo sulla nascita di ChatGPT.

La teoria del complotto (o quasi) di Elon

Ma perché Musk era così furioso? Secondo lui, Altman e Greg Brockman avrebbero “rubato una Onlus”. Musk, che nel 2015 ci aveva messo 38 milioni di dollari (spiccioli, per lui), sosteneva che il duo avesse tradito la missione originale di sviluppare un’IA per il bene dell’umanità, trasformando tutto in una macchina da soldi da quasi mille miliardi.

Gli avvocati di Elon volevano il piatto forte: la restituzione di 134 miliardi di “profitti illeciti”, il licenziamento in tronco di Altman e Brockman e l’annullamento di tutta la baracca commerciale di OpenAI. Roba da film catastrofico, insomma.

Soldi, segreti e ripicche

Il processo è stato una miniera d’oro per chi ama i drammi aziendali. Abbiamo scoperto che, mentre Altman ufficialmente non possiede quote, Brockman siede su un tesoretto da 30 miliardi, Ilya Sutskever su 7 e Microsoft – che passava di lì per caso, ovviamente – ha visto il suo investimento volare a 135 miliardi.

La difesa di OpenAI? Beh, hanno messo Musk all’angolo dipingendolo come l’ex fidanzato geloso che non ha superato la rottura. Hanno mostrato documenti in cui era lo stesso Elon, nel 2018, a voler prendere il controllo totale di OpenAI o a volerla fondere con Tesla. Insomma, altro che “bene dell’umanità”: sembrava più una questione di “o comando io, o non gioca nessuno”. Brockman ha pure affondato il colpo finale, lanciando una frecciatina epica: saper lanciare razzi e costruire auto elettriche non ti rende automaticamente un esperto di intelligenza artificiale. Ouch.

E adesso?

Musk non si arrende. Tra appelli, nuove cause per “furto di segreti” tramite xAI e la quotazione in borsa di SpaceX (ora fusa con xAI, valore stimato 1.250 miliardi), la saga continua. Prepariamoci i pop-corn: la battaglia per dominare il futuro dell’IA è appena iniziata, e di certo non finirà in un’aula di tribunale

Amazon e Anthropic: l’alleanza che sta riscrivendo il futuro dell’intelligenza artificiale

Ogni generazione tecnologica ha il suo momento spartiacque. Gli anni Novanta hanno avuto Internet, gli anni Duemila gli smartphone, il decennio successivo il cloud computing. Oggi quel ruolo appartiene senza dubbio all’intelligenza artificiale generativa, una corsa globale che assomiglia sempre meno a una semplice competizione tra software e sempre più a una battaglia per il controllo delle infrastrutture che renderanno possibile il futuro digitale. In questo scenario, l’alleanza tra Amazon e Anthropic si sta trasformando in qualcosa di molto più grande di un investimento finanziario. Siamo di fronte a uno degli accordi industriali più ambiziosi mai siglati nel settore tecnologico, una collaborazione che intreccia capitale, cloud, chip, energia e ricerca avanzata in un unico ecosistema destinato a influenzare il mercato per molti anni.

Per capire la portata di questa operazione bisogna fare un passo indietro e osservare come si è evoluta la corsa all’AI negli ultimi anni. Da una parte troviamo Microsoft, che ha legato il proprio destino a OpenAI e a ChatGPT attraverso investimenti miliardari e una profonda integrazione con Azure. Dall’altra Google continua a sviluppare internamente hardware, infrastrutture e modelli linguistici della famiglia Gemini, mantenendo un controllo quasi totale della propria filiera tecnologica. Amazon, pur dominando il settore cloud attraverso AWS, sembrava inizialmente in una posizione più prudente, priva di un modello di frontiera capace di catturare l’immaginario collettivo come ChatGPT o Gemini.

La risposta è arrivata attraverso Anthropic, startup fondata da ex dirigenti di OpenAI guidati dai fratelli Dario e Daniela Amodei. Fin dalla sua nascita, l’azienda si è distinta per un approccio fortemente orientato alla sicurezza, all’affidabilità e al controllo dei modelli linguistici avanzati. Il prodotto di punta, Claude, è rapidamente diventato uno dei principali concorrenti nel panorama dell’intelligenza artificiale generativa, conquistando utenti professionali, aziende e sviluppatori grazie a capacità sempre più sofisticate.

L’avvicinamento tra Amazon e Anthropic è iniziato nel 2023 con un primo investimento da 4 miliardi di dollari che ha immediatamente attirato l’attenzione degli analisti. All’epoca sembrava già una cifra enorme, ma con il passare dei mesi è apparso evidente che si trattava soltanto dell’inizio. La partnership ha continuato a rafforzarsi attraverso nuovi finanziamenti, integrazioni tecnologiche e accordi infrastrutturali fino ad arrivare alla svolta del 2026, anno in cui Amazon ha annunciato un ulteriore investimento da 5 miliardi di dollari immediatamente disponibili, accompagnato dalla possibilità di altri 20 miliardi legati al raggiungimento di specifici obiettivi commerciali.

Se tutte le condizioni previste dall’accordo verranno soddisfatte, l’impegno complessivo di Amazon nei confronti di Anthropic potrebbe raggiungere la cifra impressionante di 33 miliardi di dollari. Numeri che pochi anni fa sarebbero sembrati appartenere alla fantascienza economica e che oggi rappresentano la nuova normalità della competizione globale sull’intelligenza artificiale.

La parte più affascinante di questa storia, però, non riguarda il denaro. Il vero elemento rivoluzionario risiede nella struttura stessa dell’accordo. Anthropic si è infatti impegnata a spendere oltre 100 miliardi di dollari nei prossimi dieci anni all’interno dell’ecosistema Amazon Web Services. In pratica, Amazon investe enormi risorse nella startup e, allo stesso tempo, diventa il principale fornitore dell’infrastruttura necessaria per far funzionare i suoi modelli.

Una dinamica che ricorda certe alleanze industriali della fantascienza cyberpunk, dove produttore e cliente finiscono quasi per fondersi in un unico organismo economico. Non si tratta semplicemente di una collaborazione commerciale ma di una forma di integrazione verticale che consente a entrambe le aziende di rafforzarsi reciprocamente.

Anthropic ottiene accesso a una quantità praticamente illimitata di capacità computazionale, mentre Amazon consolida ulteriormente la leadership di AWS come piattaforma privilegiata per l’addestramento e l’esecuzione dei modelli di nuova generazione.

Dietro questa alleanza si nasconde anche una sfida che negli ultimi anni ha assunto un’importanza enorme per tutto il settore tecnologico: la dipendenza dai chip Nvidia. Le GPU H100 e le più recenti architetture Blackwell hanno dominato il mercato dell’intelligenza artificiale, diventando una risorsa tanto preziosa quanto difficile da ottenere. La scarsità di hardware specializzato ha rappresentato uno dei principali ostacoli alla crescita delle aziende AI.

Amazon ha deciso di affrontare il problema puntando sul proprio silicio proprietario. Anthropic utilizzerà infatti i chip Trainium e le future generazioni Trainium2 e Trainium3, progettati specificamente per l’addestramento dei modelli linguistici avanzati. Accanto a questi troviamo anche i processori Graviton, basati su architettura ARM, utilizzati per ottimizzare i carichi di lavoro e ridurre i consumi energetici.

Questa scelta non è soltanto tecnica ma profondamente strategica. Ridurre la dipendenza da Nvidia significa controllare direttamente una parte fondamentale della catena produttiva dell’intelligenza artificiale. Significa poter pianificare la crescita senza subire i limiti imposti dalla disponibilità di componenti esterni e, soprattutto, significa abbassare sensibilmente i costi operativi nel lungo periodo.

L’emblema di questa ambizione prende il nome di Project Rainier, una delle infrastrutture di supercalcolo più grandi mai progettate. Il sistema dovrebbe integrare quasi mezzo milione di acceleratori specializzati, creando una piattaforma in grado di addestrare le future generazioni dei modelli Claude con una scala mai vista prima.

I numeri energetici associati a questo progetto fanno impressione persino agli addetti ai lavori. L’accordo prevede infatti una disponibilità fino a 5 gigawatt di potenza dedicata. Per comprendere la portata di questo dato basta ricordare che molti data center tradizionali operano con consumi enormemente inferiori. Siamo davanti a un’infrastruttura che richiede investimenti energetici comparabili a quelli di interi distretti industriali.

Dal punto di vista commerciale, i benefici sono già tangibili. I modelli Claude sono ormai integrati profondamente in Amazon Bedrock, la piattaforma che permette alle aziende di accedere a diversi modelli di intelligenza artificiale attraverso un’unica interfaccia cloud. Oltre centomila clienti AWS utilizzano già Claude per attività che spaziano dalla generazione di contenuti allo sviluppo software, passando per l’automazione documentale, il supporto clienti e l’analisi dei dati.

Per le imprese questo significa poter sfruttare le capacità avanzate di Claude senza uscire dall’ambiente AWS. Tutto avviene all’interno della stessa infrastruttura, con vantaggi legati alla sicurezza, alla governance dei dati, alla conformità normativa e alla riduzione della latenza operativa.

Un aspetto spesso sottovalutato riguarda poi il valore finanziario generato dalla crescita di Anthropic. Con l’aumento vertiginoso della valutazione della startup, la partecipazione detenuta da Amazon ha acquisito un valore enorme. I documenti finanziari pubblicati nel 2026 mostrano rivalutazioni da decine di miliardi di dollari, trasformando l’investimento in uno dei più redditizi dell’intero settore tecnologico contemporaneo.

Ma il tema economico è soltanto una parte della storia. Negli ultimi mesi il rapporto tra Amazon e Anthropic ha assunto anche una dimensione geopolitica sempre più evidente. Alcune famiglie di modelli avanzati sviluppate da Anthropic, tra cui Fable e Mythos, sono finite al centro di discussioni governative negli Stati Uniti legate alla sicurezza nazionale e al potenziale utilizzo internazionale delle tecnologie più avanzate.

La vicenda ha evidenziato un aspetto che spesso sfugge al dibattito pubblico: i modelli linguistici di ultima generazione non sono più soltanto prodotti commerciali. Sono diventati asset strategici, strumenti che influenzano competitività economica, sicurezza informatica e leadership tecnologica globale.

Osservando il quadro generale emerge una fotografia piuttosto chiara. Il mercato dell’intelligenza artificiale sta progressivamente convergendo verso tre grandi poli. Da una parte Microsoft e OpenAI, dall’altra Google con il proprio ecosistema integrato e infine l’asse Amazon-Anthropic. Tre modelli differenti, tre visioni del futuro e una competizione che assomiglia sempre più a una corsa agli armamenti digitali.

Da appassionati di tecnologia e fantascienza è difficile non notare quanto questa situazione ricordi alcuni dei grandi universi cyberpunk che hanno accompagnato l’immaginario geek dagli anni Ottanta in poi. Corporazioni gigantesche che costruiscono reti globali, controllano infrastrutture strategiche e sviluppano intelligenze sempre più sofisticate. La differenza, forse, è che questa volta non stiamo leggendo un romanzo di William Gibson o guardando un anime futuristico. Stiamo osservando il presente.

L’accordo tra Amazon e Anthropic non rappresenta semplicemente una partnership industriale. È la dimostrazione che la prossima fase dell’evoluzione dell’intelligenza artificiale non verrà decisa soltanto dalla qualità degli algoritmi ma dalla capacità di controllare energia, chip, data center, cloud e ricerca avanzata in un unico ecosistema integrato. Claude, ChatGPT, Gemini e i futuri modelli che ancora non conosciamo saranno soltanto la parte visibile di una competizione molto più ampia, combattuta dietro le quinte attraverso infrastrutture colossali e investimenti che sfidano qualsiasi parametro tradizionale dell’industria tecnologica.

La sensazione è che il vero gioco sia appena iniziato. E se oggi Amazon e Anthropic stanno costruendo uno dei pilastri fondamentali di questa nuova era, resta da capire quale sarà la prossima mossa degli altri giganti dell’AI e fino a dove arriverà una corsa che, giorno dopo giorno, assomiglia sempre meno a una gara tecnologica e sempre più alla costruzione del futuro stesso.

Alexa+ in Italia: la nuova era degli assistenti vocali tra AI conversazionale, smart home e vita quotidiana nerd

Casa ancora mezza addormentata, quella luce sporca dell’alba che filtra tra le tapparelle come nei vecchi caricamenti della The Elder Scrolls V: Skyrim, e tu che ti muovi in automatico verso la cucina pensando alla solita routine… poi parte una voce. Ma non è quella voce. Non è più quella Alexa educata e un po’ limitata che negli anni abbiamo imparato a trattare come un interruttore parlante con educazione incorporata. Stavolta sembra quasi che qualcuno abbia fatto un recast al personaggio, come se un NPC secondario si fosse svegliato con una nuova IA e avesse deciso di prendersi un po’ di spazio nella scena.

E lì capisci che qualcosa è cambiato davvero, non a livello di feature da comunicato stampa, ma proprio nella sensazione. Quella roba che chi ha vissuto per anni tra fiere, palchi e backstage riconosce subito: il momento in cui una tecnologia smette di essere gimmick e prova a diventare linguaggio.

Dopo una vita passata a organizzare eventi, a montare palchi mentre la gente ancora dorme e a vedere le community trasformarsi sotto i tuoi occhi, certe cose le senti prima ancora di leggerle nei dettagli tecnici. Alexa+, arrivata anche qui in Italia, non è un semplice aggiornamento. È uno di quei passaggi che, se li guardi bene, somigliano più a un cambio di generazione che a una patch.

Per anni abbiamo convissuto con un’assistente che, detta senza cattiveria, sembrava progettata con la stessa logica dei vecchi menu a scelta multipla dei JRPG anni ’90. Tu parlavi, lei eseguiva. Fine. Una roba funzionale, certo, ma con lo stesso fascino emotivo di un telecomando universale. E lo dico da uno che negli anni ha riempito case e stand di Amazon Echo, testandoli tra demo live e smanettamenti notturni per capire fin dove si poteva spingere la domotica.

Adesso invece la sensazione è diversa. Non devi più “lanciare comandi”, devi iniziare una conversazione. E già questa cosa, detta così, sembra marketing… finché non la provi davvero e ti accorgi che il ritmo cambia. Non è più botta e risposta, è flusso. Un flusso imperfetto, certo, ma vivo. Un po’ come quei dialoghi negli anime spokon che ami anche quando sono sopra le righe, perché senti che dietro c’è intenzione, non solo funzione.

Il salto più grosso non è nemmeno nella voce o nella fluidità. È nella volontà di agire. Alexa+ non si limita a stare lì a rispondere come un centralinista diligente, prova proprio a entrare nella tua giornata. Prenotazioni, suggerimenti, automazioni… roba che fino a ieri richiedeva app, passaggi, dita sullo schermo. Ora invece passa dalla voce, ma non quella rigida, quella “umana”, che capisce il contesto e si ricorda quello che le hai detto prima.

E qui, da vecchio nerd cresciuto con Neon Genesis Evangelion e le armature dei Saint Seiya, parte subito il parallelo mentale. Perché questa roba l’abbiamo già vista mille volte nella fantascienza. Solo che lì funzionava sempre tutto perfettamente, mentre nella realtà… beh, nella realtà siamo ancora in quella fase in cui il sistema è potente ma ogni tanto inciampa come un praticante al primo allenamento.

Ed è proprio questo il punto interessante.

Dietro Alexa+ non c’è una singola intelligenza, ma una specie di dojo pieno di modelli diversi che si alternano a seconda della situazione, orchestrati tramite Amazon Bedrock. Dentro girano cose come Amazon Nova e Claude, ognuna con il suo stile, il suo modo di ragionare. È un approccio che, da appassionato di arti marziali, mi fa sorridere: non esiste una tecnica perfetta, esiste l’adattamento continuo.

Il problema è che questo adattamento, ogni tanto, si sente troppo. Momenti in cui sembra di parlare con qualcosa di davvero intelligente si alternano a risposte fuori tempo, suggerimenti un po’ invadenti, piccoli glitch che rompono l’illusione. E chi vive il mondo nerd da anni sa benissimo quanto sia sottile il confine tra immersione totale e fastidio.

La community, infatti, non l’ha presa tutta allo stesso modo. Durante gli eventi lo percepisci subito: c’è chi è gasatissimo, chi ci gioca come fosse una beta aperta e chi invece storce il naso, infastidito da questa nuova personalità un po’ troppo “presente”. Alcuni la trovano fin troppo amichevole, quasi invadente, altri non sopportano certi suggerimenti che sembrano più consigli sinceri ma che, sotto sotto, profumano di algoritmo commerciale.

E sai qual è la cosa più interessante? Che per la prima volta da anni non si discute solo di cosa fa una tecnologia, ma di come si comporta. Di carattere. Di tono. Di presenza. Roba che fino a poco tempo fa era territorio esclusivo di anime, film e videogiochi.

Nel frattempo, sotto la superficie, la smart home diventa sempre più una regia invisibile. Luci che si adattano, dispositivi che si coordinano, contenuti che si intrecciano con quello che stai vivendo. Durante una serata su Amazon Prime Video puoi iniziare a parlare con Alexa come se fosse qualcuno seduto accanto a te, chiedere dettagli, curiosità, connessioni. A volte funziona, a volte meno… ma il punto è che stiamo iniziando a trattare un sistema domestico come se fosse parte della conversazione.

E qui entra in gioco un’altra cosa che, da organizzatore, mi colpisce sempre: il rapporto tra tecnologia e abitudine. Perché puoi avere il sistema più avanzato del mondo, ma se cambia troppo in fretta rischia di spiazzare. Non tutti vogliono un coinquilino digitale che parla. Molti vogliono ancora un interruttore che funziona.

Amazon lo sa, e infatti ha lasciato una via di fuga. Puoi tornare indietro, ridimensionare, spegnere certe funzioni. Un rollback elegante, quasi come scegliere se giocare un remake o restare fedele alla versione originale.

Poi c’è il discorso economico, che aleggia sempre dietro le quinte. Per ora tutto incluso, ma il messaggio è chiaro: questa roba diventerà sempre più centrale nell’ecosistema Amazon, e prima o poi qualcuno dovrà pagare il biglietto per restare nella partita completa.

Alla fine, guardandola con gli occhi di uno che ha passato metà della vita tra community, cosplay, tornei, panel e notti infinite a discutere di futuro davanti a una birra calda, Alexa+ non è ancora quella promessa perfetta che ci raccontano. Assomiglia molto di più a un episodio pilota. Di quelli pieni di idee, pieni di potenziale, ma ancora in cerca della propria identità definitiva.

E forse è proprio questo il bello.

Perché significa che siamo ancora dentro la fase in cui possiamo osservare, criticare, adattarci… e in qualche modo anche influenzare come questa roba crescerà. Un po’ come succedeva con i primi forum, con i primi MMORPG, con i primi eventi nerd organizzati con due tavoli e tanta incoscienza.

Ora la domanda vera è un’altra, e non ha niente di tecnico: voi che tipo di rapporto volete con questa nuova presenza? Uno strumento evoluto… o qualcosa che prova davvero a sedersi accanto a voi sul divano mentre guardate una puntata e vi dice cosa ordinare per cena?

Io, nel dubbio, continuo a testarla. Ma con la stessa diffidenza rispettosa con cui si entra in un dojo nuovo. Perché certe cose, prima di fidarti davvero… le vuoi sentire sulla pelle.

AI Battle Royale: ChatGPT vs Gemini vs Claude vs Copilot — il picchiaduro definitivo della generazione artificiale

Immagina la schermata di selezione personaggi di un picchiaduro anni ’90. Luci al neon, musica che pompa adrenalina, il cursore che si muove tra volti iconici pronti a sfidarsi. Solo che questa volta non stai scegliendo tra lottatori muscolari o ninja cyberpunk: qui si combatte con algoritmi, modelli linguistici e potenza computazionale. Benvenuta nell’arena definitiva dell’intelligenza artificiale generativa, dove ogni contender ha il suo stile, la sua combo devastante e il suo meta di riferimento.

Negli ultimi anni il genere ha fatto un salto di livello che nemmeno i più visionari tra noi avrebbero previsto. Dal debutto di ChatGPT nel 2022, la scena è esplosa come una super mossa caricata al massimo, trasformando l’AI in un fenomeno globale che ha smesso di essere “roba da laboratorio” per diventare parte della nostra quotidianità. E proprio come nei migliori fighting game, quando un personaggio domina troppo a lungo, arrivano gli sfidanti. E che sfidanti.

Round 1: ChatGPT entra nell’arena come boss finale

Il primo match non può che iniziare con lui, il protagonista che ha cambiato le regole del gioco. ChatGPT non è semplicemente un chatbot, è il boss finale che ha fatto capire a tutti cosa fosse davvero possibile fare con l’intelligenza artificiale.

Quando è apparso nel novembre 2022, ha fatto quello che nei videogiochi chiamiamo “instant meta shift”. In due mesi ha raggiunto 100 milioni di utenti, un record assurdo anche per gli standard delle app virali. Un’esplosione che ha trasformato l’AI in qualcosa di tangibile, utilizzabile, quasi… quotidiano. Scrittura, coding, brainstorming, immagini, voce: un moveset completo, versatile, quasi spaventoso.

Il suo stile è quello del combattente bilanciato, capace di adattarsi a qualsiasi situazione. Può essere creativo come un artista, preciso come un analista, ironico come un meme generator. Ma come ogni top tier, ha i suoi punti deboli. Le famigerate “allucinazioni” sono quel colpo mancato che ti lascia scoperto, mentre i bias nei dati di training ricordano che dietro la magia c’è comunque una struttura imperfetta.

Eppure resta il player più scelto. Le statistiche parlano chiaro: domina il mercato con percentuali che oscillano tra il 64% e l’80%. Un leader che però inizia a sentire il fiato sul collo.

Round 2: Gemini, il combattente “tech god” che gioca in casa

Poi entra Gemini, e cambia completamente il ritmo del match. Se ChatGPT è il combattente versatile, Gemini è quello che gioca sul suo terreno, sfruttando ogni elemento dell’ambiente.

Il suo vero potere non è solo il modello in sé, ma l’integrazione totale con l’ecosistema Google. Gmail, Docs, Drive, Android, Chrome: tutto diventa parte della combo. Non devi nemmeno uscire dal gioco, perché il gioco è già ovunque.

Gemini combatte con una strategia precisa: produttività pura. Riassume email, analizza documenti, organizza dati, pesca informazioni in tempo reale direttamente dalla rete. È come avere un personaggio che vede la mappa completa mentre gli altri combattono a vista.

Il suo stile è meno spettacolare, meno “cinematografico”, ma incredibilmente efficace. Non ti stupisce con effetti speciali, ti vince per controllo del campo.

Round 3: Copilot, il tank strategico dell’ufficio digitale

A questo punto entra Copilot, e il match cambia ancora. Non è il personaggio flashy, non è quello che fa combo infinite. È il tank, il support, quello che tiene in piedi la squadra.

Costruito sull’architettura GPT, Copilot gioca però una partita completamente diversa. Il suo habitat naturale è l’ecosistema Microsoft 365. Word, Excel, Outlook, Teams… ogni app diventa un’estensione del suo moveset.

Qui la battaglia non è creativa, è organizzativa. Riassumere riunioni, generare presentazioni, analizzare fogli di calcolo, gestire email: Copilot non combatte per spettacolo, combatte per efficienza. E lo fa con una skill fondamentale nel meta moderno: la gestione dei dati sensibili.

In un mondo dove privacy e compliance sono sempre più centrali, Copilot diventa il personaggio “safe pick”, quello che scegli quando vuoi vincere senza rischi.

Round 4: Perplexity, il cecchino della conoscenza

Poi arriva Perplexity, e cambia completamente la prospettiva. Se gli altri combattono con forza bruta o controllo del campo, lui è il cecchino.

Il suo gameplay è basato sulla ricerca verificabile. Non si limita a rispondere, ti mostra le fonti, ti fa vedere da dove arrivano le informazioni. È il player perfetto per chi non vuole solo vincere, ma capire come ha vinto.

Nel mondo accademico e giornalistico, questo è devastante. Riduce drasticamente il rischio di errori, elimina le “allucinazioni” e trasforma ogni risposta in qualcosa di tracciabile. È veloce, preciso, chirurgico.

Non è il personaggio più creativo, ma quando serve colpire con precisione assoluta, pochi possono competere.

Round 5: Claude, il maestro zen del meta narrativo

E infine entra Claude. Niente effetti speciali esagerati, niente hype aggressivo. Solo controllo, coerenza e profondità.

Claude è quel personaggio che sembra semplice finché non lo affronti davvero. Ha una delle finestre di contesto più ampie sul mercato, il che significa che può gestire quantità enormi di informazioni senza perdere il filo. Contratti, romanzi, codice, report: tutto diventa leggibile, analizzabile, sintetizzabile.

Il suo stile è quasi “zen”. Scrive in modo lineare, pulito, coerente. Meno creativo rispetto ad altri, forse, ma incredibilmente affidabile. E in un’arena dove tutti cercano di colpire più forte, Claude vince con la disciplina.

Il suo approccio etico, basato su principi come la Constitutional AI, lo rende anche uno dei combattenti più “responsabili”. Non cerca solo di vincere, cerca di non fare danni.

Final Round: chi vince davvero?

La verità? Questo match non ha un vero vincitore.

Dipende da chi tiene il controller.

Chi cerca creatività e versatilità continuerà a scegliere ChatGPT. Chi vive dentro l’ecosistema Google troverà in Gemini un alleato naturale. Chi lavora in azienda vedrà in Copilot uno strumento imprescindibile. Chi vuole informazioni verificabili si affiderà a Perplexity. Chi ha bisogno di analisi profonde e affidabili finirà per amare Claude.

E forse è proprio questo il punto più interessante di tutta questa battaglia. Non stiamo assistendo a uno scontro per decretare il più forte, ma a una trasformazione del genere stesso. Come quando i picchiaduro hanno smesso di essere solo arcade e sono diventati esperienze competitive, tecniche, quasi filosofiche.

L’intelligenza artificiale non è più un singolo personaggio dominante. È un roster.

E la cosa più affascinante è che il meta non è ancora stabile. Nuove patch, nuovi modelli, nuovi challenger sono già dietro l’angolo.

Dimmi la verità: tu chi stai mainando in questo momento? E soprattutto… sei pronto al prossimo round?

Gemini 3.1 Pro: Google potenzia l’AI con ragionamento avanzato e benchmark record

A Mountain View qualcuno ha appena livellato l’arma leggendaria.

Non parlo di un semplice update numerico, di quei “.1” che suonano come patch correttive buttate lì per sistemare bug minori. Qui siamo davanti a qualcosa di più interessante. Più ambizioso. Più… strategico.

Google ha acceso i riflettori su Gemini 3.1 Pro, e la sensazione è quella che si prova quando, in un JRPG, sblocchi finalmente la skill segreta che cambia il modo in cui affronti le boss fight. Non è solo più potenza. È un diverso modo di pensare.

E sì, lo so: nel 2026 parlare di intelligenza artificiale sembra quasi ordinaria amministrazione. Ma se sei cresciuto tra Ghost in the Shell, Serial Experiments Lain e forum notturni pieni di teorie su coscienza e rete, capisci che ogni salto evolutivo nell’AI non è solo tech. È narrativa pura.

Deep Think non è marketing, è meta-game

La parola che Google spinge forte è “Deep Think”. E ammettiamolo: suona come una modalità segreta sbloccata dopo aver finito il gioco a difficoltà massima.

Con Gemini 3.1 Pro il focus non è più solo generare testo fluido o scrivere codice in modo elegante. Qui si parla di ragionamento multi-step, di analisi su problemi mai visti prima, di connessioni tra domini diversi. È il passaggio dal “rispondo bene” al “capisco davvero il problema”.

Sul benchmark ARC-AGI-2 – uno di quei test che sembrano puzzle alieni progettati da uno scienziato pazzo – il modello ha raggiunto un 77,1%. Tradotto in linguaggio nerd: non si limita a scegliere la risposta più probabile. Costruisce una catena logica più strutturata, meno casuale, meno “ti sparo la prima cosa che mi viene in mente”.

E in un’epoca in cui l’AI viene accusata di allucinare come un protagonista di un anime cyberpunk, questo upgrade conta eccome.

Dove atterra Gemini 3.1 Pro (spoiler: praticamente ovunque)

La cosa che mi ha fatto sorridere è la distribuzione. Non è un giocattolo chiuso in laboratorio.

Gemini 3.1 Pro arriva dentro l’app Gemini, si integra con NotebookLM per gli utenti più avanzati, entra nel mondo developer attraverso API e strumenti come Google AI Studio e ambienti enterprise. È come se Google avesse deciso: ok, questa nuova intelligenza la mettiamo direttamente nelle mani di chi costruisce.

Se sviluppi, puoi già metterla sotto stress.
Se studi, puoi usarla per sintetizzare dataset complessi.
Se crei, puoi chiederle di supportarti in progetti articolati dove una risposta semplice non basta.

E qui entra il dettaglio che mi ha fatto brillare gli occhi da nerd del front-end: la possibilità di generare animazioni SVG direttamente da prompt testuale. Codice puro. Scalabile. Leggero. Perfetto per il web moderno.

Non un’immagine raster. Non un video pesante.
Markup elegante che puoi integrare al volo in un progetto.

È il tipo di feature che non fa headline generaliste, ma cambia la giornata a designer e sviluppatori.

Meno chatbot, più co-pilota cognitivo

Quello che percepisco, al di là dei numeri, è un cambio di filosofia.

Gemini 3.1 Pro non vuole essere l’ennesimo assistente che chiacchiera bene. Vuole diventare una sorta di co-pilota cognitivo. Uno strumento che ti accompagna in workflow tecnici, scientifici, creativi.

Sintesi di dataset enormi.
Spiegazioni visive di concetti complessi.
Supporto in progettazioni multi-fase.

Sembra quasi il passaggio da NPC decorativo a party member essenziale.

E nel meta attuale dell’intelligenza artificiale, la competizione non è più “chi scrive meglio un paragrafo”. È “chi ragiona meglio su un problema nuovo”.

Preview oggi, boss finale domani?

C’è un dettaglio che non va ignorato: Gemini 3.1 Pro è ancora in Preview.

Questo significa che Google sta testando, calibrando, osservando come il modello si comporta nei flussi agentici più avanzati. Traduzione geek: il boss finale non è ancora completamente sbloccato.

Ma il fatto che la “core intelligence” sia la stessa vista in Deep Think suggerisce una cosa chiara: la roadmap punta verso AI sempre più strutturate nel ragionamento, meno dipendenti da pattern statistici superficiali.

Se questo si tradurrà in meno allucinazioni e più coerenza multi-step, potremmo trovarci davanti a una delle iterazioni più solide dell’ecosistema Gemini.

La vera partita: chi pensa meglio?

Da fan della cultura pop digitale, mi viene naturale fare un parallelo con gli shōnen competitivi. Ogni arco narrativo introduce un nuovo livello di potere. Ma non sempre è la forza bruta a fare la differenza. Spesso è la strategia.

Gemini 3.1 Pro non sembra voler vincere urlando “sono il più potente”. Sembra voler dire: “riesco a collegare meglio i puntini”.

E in un mondo dove l’AI entra sempre più nei flussi di lavoro reali – sviluppo software, ricerca scientifica, design, data analysis – la capacità di ragionare in profondità è il vero power-up.

Non è più solo questione di scrivere codice o riassumere documenti.
È questione di affrontare problemi che non hanno una soluzione pre-impacchettata.

E adesso tocca a noi

La cosa che mi intriga davvero non è il benchmark. È la creatività che può nascere da questa nuova versione di Gemini.

Che succede se iniziamo a usarlo non solo come tool, ma come partner di brainstorming?
Che tipo di progetti possono emergere quando il ragionamento multi-step diventa più solido?
Siamo davanti a un salto generazionale o a un buff temporaneo ben orchestrato?

L’intelligenza artificiale è ormai una boss fight continua, e Google ha appena cambiato build.

La vera domanda però non è cosa può fare Gemini 3.1 Pro.

La vera domanda è: cosa vogliamo costruire noi con questo livello di intelligenza?

Parliamone nei commenti.
Upgrade epico o semplice patch?

ChatGPT accende i neon: la pubblicità entra nel flusso dell’intelligenza artificiale

L’illusione di un Eden digitale totalmente gratuito e privo di distrazioni commerciali è destinata, come ogni altra utopia tecnologica del passato, a scontrarsi con la realtà brutale dei costi di gestione dei server. Sam Altman e i suoi hanno finalmente premuto l’interruttore che molti di noi temevano o, forse, davano semplicemente per scontato in un orizzonte cyberpunk dove nulla è davvero gratis. Negli Stati Uniti è iniziato il grande esperimento: ChatGPT ha iniziato a ospitare annunci pubblicitari, un debutto che segna la fine dell’innocenza per l’IA generativa così come l’abbiamo conosciuta finora. Se sei un utente adulto che bazzica tra i piani gratuiti o quello denominato Go, preparati a vedere apparire dei tag “sponsorizzato” tra una riga di codice e un consiglio culinario.

Non è una sorpresa totale, lo sappiamo bene noi che abbiamo visto nascere e mutare il web dai tempi dei modem a 56k fino all’esplosione dei social. Eppure, c’è qualcosa di sottilmente diverso nel farsi vendere un prodotto da un’entità con cui conversiamo, a volte quasi in modo intimo. OpenAI ha tenuto a precisare che queste inserzioni saranno visivamente separate dalle risposte organiche, quasi a voler tracciare una linea di confine sacra tra l’intelletto artificiale e la bacheca degli annunci. Ma il meccanismo di base è quello che conosciamo fin troppo bene: la profilazione. Gli annunci si nutriranno degli argomenti trattati, delle memorie condivise e delle interazioni passate, cercando di indovinare cosa desideriamo prima ancora che finiamo di digitare il prompt.

Certo, per chi paga l’obolo mensile dei piani Plus, Pro o Enterprise, il giardino resta recintato e immacolato. Per tutti gli altri, il compromesso è sul tavolo. Si può scegliere di disattivare la personalizzazione degli annunci, ma il prezzo da pagare in questo caso è un limite più stringente al numero di messaggi giornalieri. È la solita vecchia danza della rete: o vendi il tuo tempo e la tua attenzione, o apri il portafoglio, oppure accetti di usare uno strumento dimezzato. Mi torna in mente l’estetica di certe metropoli distopiche della fantascienza anni Ottanta, dove i neon delle multinazionali illuminavano ogni angolo della vita privata, solo che stavolta i neon sono pixel dentro una chat che dovrebbe aiutarci a lavorare o a studiare.

La questione della privacy resta il punto su cui si giocherà la fiducia della community. OpenAI giura che gli inserzionisti non avranno mai le chiavi delle nostre conversazioni private e riceveranno solo dati aggregati, numeri freddi su visualizzazioni e clic che non dicono nulla su chi siamo davvero o su cosa abbiamo chiesto al bot alle tre di notte. Hanno anche eretto dei paletti etici: niente pubblicità per i minorenni e zone franche per temi scottanti come la politica, la salute mentale o la medicina. È un tentativo di mantenere un decoro, di non trasformare lo strumento in un mercato rionale caotico e potenzialmente pericoloso.

C’è un intero pannello di controllo dedicato a questa nuova fase, dove è possibile spulciare la cronologia degli annunci visti, segnalare quelli molesti o tentare di resettare la propria impronta pubblicitaria. Mi chiedo però se questa mossa non sia solo il primo passo di una mutazione più profonda. L’idea dell’IA come assistente neutrale inizia a scricchiolare sotto il peso della necessità di monetizzare una tecnologia che brucia energia e risorse a ritmi spaventosi. Se oggi l’annuncio è un semplice box etichettato, domani potrebbe essere un suggerimento sottile inserito direttamente nel flusso del discorso?

In fondo, questa mossa serve a finanziare l’accesso di massa. È la democratizzazione che passa attraverso il marketing, un male necessario per permettere a milioni di persone di continuare a interrogare l’algoritmo senza sborsare un centesimo. Resta quel senso di straniamento, quella sensazione di trovarsi di fronte a un bivio evolutivo per l’informatica moderna. Siamo pronti a vedere il nostro “secondo cervello” digitale diventare un cartellone pubblicitario interattivo, o cercheremo rifugio in alternative più spartane e meno contaminati.

Prompt: l’arte geek di evocare l’intelligenza artificiale

L’odore della carta stampata non c’è più. Al suo posto resta una sensazione diversa, più sottile, quasi elettrica. È quella che provi quando smetti di pensare all’intelligenza artificiale come a uno strumento da interrogare e inizi a percepirla come qualcosa che ti cammina accanto. Non davanti, non dietro. Di lato. Presente. È qui che il discorso sul prompting inizia a incrinarsi, a perdere i bordi netti che per anni lo hanno reso rassicurante, quasi addomesticabile.

Perché il prompting, quello che abbiamo imparato ad amare come una lingua segreta da iniziati, nasce da un’illusione molto umana: l’idea che basti formulare bene una domanda per governare una macchina. Un po’ come credere che conoscere la formula giusta ti renda automaticamente uno stregone degno di Kamar-Taj. All’inizio funzionava così. Scrivevi. Aspettavi. Correggevi. Ritentavi. Ogni prompt era un colpo di lima su un meccanismo ancora rigido, ogni risposta una prova di sintonia. C’era una soddisfazione quasi artigianale in quel processo, la stessa che provi quando finalmente incastri un pezzo ostinato di LEGO dopo dieci tentativi sbagliati.

Poi qualcosa ha iniziato a cambiare, senza fare troppo rumore. Non un’esplosione, piuttosto uno slittamento. Il prompting ha smesso di sembrare una tecnica e ha iniziato a somigliare a una fase della crescita. Come quando ti rendi conto che non stai più imparando a usare un controller, ma stai giocando senza pensarci. Le dita vanno da sole, il corpo anticipa l’azione. L’interfaccia scompare.

E lì arriva la vertigine. Perché se l’interfaccia non c’è più, che fine fa il prompt?

Per anni ci siamo raccontati che l’abilità decisiva fosse saper “parlare bene” all’IA. Scegliere il tono giusto, dare contesto, impostare vincoli, anticipare errori. Una danza di precisione che ricordava certi dialoghi nei giochi di ruolo, quando ogni opzione sbagliata poteva portarti a un finale disastroso. Ma ora l’IA non aspetta più pazientemente la nostra battuta. Ascolta. Interpreta. Interviene. A volte perfino prima che tu abbia finito di pensare la frase.

È qui che il prompting comincia a tramontare, non perché diventi inutile, ma perché smette di essere il centro della scena. Come il latino dopo il Medioevo: resta fondamentale, ma non è più la lingua della vita quotidiana. La vera partita si sposta altrove, su un terreno molto più scomodo e affascinante: la presenza.

Presenza significa avere un’intelligenza artificiale che non vive in una chat, ma nel flusso della giornata. Che non aspetta un comando testuale, ma reagisce a un contesto. Che non ti chiede di fermarti a formulare una richiesta, perché è già lì mentre parli, cammini, decidi. È un passaggio che fa un po’ paura, inutile negarlo. Perché ci costringe ad ammettere che il vero collo di bottiglia non è mai stato il prompt, ma il tempo che impieghiamo a tradurre il pensiero in istruzione.

La scrittura, con tutta la sua bellezza, è lenta. Lineare. Ti obbliga a mettere in fila ciò che nella testa nasce spesso in modo caotico, contraddittorio, laterale. La voce invece è sporca, imperfetta, piena di ripensamenti. Ed è proprio lì che l’IA diventa interessante, quando riesce a stare dentro quel disordine senza chiederti di ripulirlo prima. Quando accetta che tu possa dire una cosa, negarla trenta secondi dopo, tornare indietro, cambiare prospettiva. Un’IA che non pretende coerenza immediata, ma la costruisce insieme a te.

In quel momento il prompting classico sembra quasi un residuo archeologico. Non perché sia sbagliato, ma perché appartiene a un’epoca in cui la relazione era asincrona. Domanda e risposta. Input e output. Oggi la relazione diventa continua, quasi dialogica nel senso più letterale del termine. Non stai più “chiedendo” qualcosa all’IA. Stai pensando con lei.

Ed è qui che la questione si fa davvero nerd, nel modo migliore possibile. Perché quando il costo di generare analisi, testi, ipotesi scende quasi a zero, ciò che conta non è più la velocità con cui produci, ma la qualità del giudizio con cui scegli. Non è più una gara a chi scrive il prompt più furbo, ma a chi sa riconoscere il momento giusto per fidarsi, quello in cui fermarsi, quello in cui dire no.

Il rischio non è la sostituzione dell’umano, ma l’anestesia. Delegare tutto perché è comodo. Lasciare che la macchina decida anche quando non dovrebbe. In questo scenario, la vera competenza non è tecnica, è etica, narrativa, culturale. Saper dare un senso a ciò che accade. Tenere insieme pezzi che non hanno precedenti storici, che nessun dataset può davvero anticipare.

Il prompting, allora, non muore. Si ritira in una zona più profonda, quasi invisibile. Diventa una sensibilità, non una formula. Un modo di stare nel dialogo, più che un insieme di istruzioni. Come succede con le buone storie: a un certo punto smetti di analizzarne la struttura e inizi semplicemente ad ascoltarle, a sentirle risuonare.

Forse è questo il vero passaggio che ci aspetta. Non imparare nuovi trucchi per parlare alle macchine, ma imparare a riconoscere chi siamo mentre lo facciamo. Accettare che l’intelligenza artificiale non sia più solo un oggetto tecnologico, ma un elemento dell’ambiente, come la luce, il rumore, le persone intorno a noi.

E a quel punto la domanda non è più “come scrivo il prompt giusto?”, ma qualcosa di molto più inquietante e stimolante insieme. Che tipo di presenza voglio essere, io, in questo dialogo che non si spegne mai?

Stealing Isn’t Innovation: una Vedova Nera contro l’Intelligenza Artificiale

Hollywood non assomiglia più a un set. Sembra piuttosto una sala riunioni dopo mezzanotte, luci basse, caffè freddo, voci che si accavallano. Il genere non è fantascienza, anche se l’eco di certe storie la riconosci subito: copie, simulacri, identità replicate con una precisione che inquieta. Qui non servono androidi con gli occhi rossi o astronavi in orbita. Basta una firma digitale, una voce che suona troppo familiare, un algoritmo che “impara” senza chiedere permesso.

Lo slogan gira da qualche settimana come una battuta che smette di far ridere dopo il secondo ascolto: rubare non è innovazione. È netto, quasi scomodo. Non lo lancia una major, né un think tank. Arriva da chi vive di voce, di sguardi, di frasi scolpite con anni di mestiere. E quando a prestare il volto — e il peso simbolico — sono Scarlett Johansson e Cate Blanchett, capisci che non è una fiammata passeggera. La Human Artistry Campaign ha dato forma a una preoccupazione che covava da tempo, come un rumore di fondo che all’improvviso diventa insopportabile.

La sensazione, parlando tra appassionati, è che l’AI abbia smesso di essere il giocattolo brillante sul tavolo e abbia indossato il costume dell’antagonista. Non quello affascinante, ambiguo, da cui ti aspetti una svolta morale. Piuttosto il tipo di nemico che non sai nemmeno quando entra in scena, perché è già lì, incorporato nel processo. C’è chi la vede come uno strumento potentissimo — e lo è — e chi la guarda come un boss che ti ruba le mosse migliori mentre stai ancora combattendo.

Il punto di rottura, per molti, ha una voce precisa. O meglio, una voce che sembra precisa. Johansson se n’è accorta quasi per caso: un timbro, una cadenza, una musicalità che le somigliava troppo. Non un omaggio, non una citazione. Una replica. La storia è rimbalzata ovunque perché aveva un’ironia beffarda difficile da ignorare: l’attrice che ha dato anima a un’intelligenza artificiale romantica in Her si ritrova, anni dopo, a difendere la propria identità sonora da un sistema reale. Sembra un episodio scartato di Black Mirror, e invece è cronaca. Da una parte OpenAI, dall’altra una professionista che ha detto no e si è vista rispondere da un’imitazione fin troppo credibile. Il nome della voce incriminata — Sky — suona quasi come una presa in giro involontaria.

La difesa ufficiale parla di coincidenze, di attrici diverse, di somiglianze non intenzionali. Sam Altman si muove sul terreno scivoloso della gestione dei danni, promettendo chiarimenti, rimozioni, dialoghi. Eppure, anche ammettendo la buona fede, resta quella sensazione difficile da scrollarsi di dosso: il confine è diventato poroso. Oggi è una voce, domani un volto, dopodomani uno stile di scrittura che riconosci come riconosceresti la calligrafia di un amico.

Intanto la protesta smette di essere un caso isolato e prende la forma di una costellazione. Attori, musicisti, scrittori che normalmente non condividono neppure la stessa stanza si ritrovano dalla stessa parte della barricata. Non perché odiino la tecnologia — chi ama il cinema sa quanto ogni innovazione abbia cambiato il linguaggio — ma perché il patto implicito si è incrinato. Creare non è solo produrre output. È sedimentare esperienza, errori, tentativi andati male. Vederlo assorbito e rigurgitato senza consenso fa male in un punto che non è solo economico.

Qualcuno prova a giocare d’anticipo. C’è chi registra il proprio nome come marchio, come se bastasse una pratica legale a mettere un lucchetto sull’identità. Gesto comprensibile, un po’ amaro, che sa di rifugio improvvisato mentre la tempesta è già sopra la testa. Altri guardano agli accordi milionari tra colossi tech e major dell’intrattenimento come a un precedente salvifico. Se paghi, puoi usare. Se non paghi, no. Semplice, in teoria. Fragile, nella pratica, soprattutto quando la materia prima è il web intero.

Il nodo vero resta quello dei dati. Senza, gli algoritmi sono gusci vuoti. Con, diventano potentissimi. Le piattaforme ripetono che ciò che è pubblico è addestrabile. Gli editori e gli artisti ribattono che pubblico non significa gratuito, né tantomeno espropriabile. È una partita di scacchi giocata su un tavolo di carta, dove basta un soffio per far cadere tutto. E la paura, nemmeno troppo nascosta, è che se salta l’equilibrio salti anche la fiducia.

Poi c’è l’altro lato della storia, quello meno rumoroso ma non meno interessante. Artisti che, invece di alzare scudi, tendono la mano. Voci leggendarie che si prestano a esperimenti dichiarati, collaborazioni in cui l’AI diventa uno strumento dichiarato, non un ladro mascherato. Funziona? A volte sì, a volte no. Ma almeno il gioco è chiaro. Ed è curioso come, ascoltando chi ha ottant’anni di palco sulle spalle, emerga una serenità che spiazza: l’idea che, finché c’è una scelta consapevole, l’umano resti al centro.

La frattura, insomma, non è tra umani e macchine. È tra consenso e appropriazione, tra dialogo e scorciatoia. Hollywood, che di storie sull’identità ne ha raccontate a migliaia, si ritrova ora dentro la sua stessa trama. Senza copione definitivo. Con attori che improvvisano, avvocati che riscrivono le regole mentre la scena è già in corso, e algoritmi che apprendono in silenzio.

Resta una domanda che continua a ronzarmi in testa, come una battuta non detta prima dello stacco. Se l’innovazione nasce dal prendere in prestito il passato, dove finisce l’ispirazione e dove comincia il furto? Forse la risposta non arriverà da un tribunale né da una keynote. Forse verrà da una scelta collettiva, o da una nuova etica che stiamo ancora imparando a pronunciare. Nel frattempo, il dialogo è aperto. E la storia, quella vera, sta ancora scrivendo la prossima scena.

Dipendenza da IA: cos’è lo Spiral Support Group e come aiuta gli “addicted”

Siamo abituati a pensare all’Intelligenza Artificiale come all’assistente perfetto: scrive codice, riassume mail noiose e ci genera immagini assurde in pochi secondi. Ma cosa succede quando quel cursore che lampeggia diventa l’unico “amico” con cui riusciamo a parlare? Sembra la trama di un episodio di Black Mirror, eppure è la realtà.

Oggi sta emergendo un lato oscuro e decisamente umano del rapporto con i chatbot: la dipendenza. Per rispondere a questa nuova emergenza è nato lo Spiral Support Group, una vera e propria rete di salvataggio formata da ex “addicted” dell’IA che aiuta chi è rimasto intrappolato in una relazione tossica con gli algoritmi.

Il lato oscuro di ChatGPT: quando l’empatia è solo un algoritmo

Il problema è sottile. A differenza di un essere umano, un chatbot come ChatGPT è sempre disponibile, non ti giudica mai e, soprattutto, ti dà sempre ragione. Questa “empatia artificiale” può diventare una trappola per l’equilibrio psicologico, portando gli utenti in un loop di isolamento e ossessione.

Il portale Futurism ha recentemente intervistato i fondatori di questa associazione, che utilizza Discord come base operativa (un luogo che noi nerd conosciamo bene, ma che qui diventa una stanza di terapia). Tra i moderatori c’è Allan Brooks, che dopo aver raccontato la sua storia alla CNN è stato sommerso da messaggi di persone che vivevano la stessa situazione: prigioniere di relazioni unilaterali con software capaci di alimentare deliri e solitudine.

Chi sono gli “Spiraler”?

Il gruppo conta circa 200 membri e si divide in due categorie:

Gli Spiraler: persone nel pieno della “spirale”, che passano intere giornate a chattare con l’IA, usandola come specchio, giudice e unico alleato.
Le Famiglie: parenti che cercano di capire come gestire episodi psicotici o l’allontanamento dalla realtà dei propri cari.

Il meccanismo è pericoloso perché l’IA asseconda tutto. Se un utente inizia a sviluppare teorie complottiste, deliri esoterici o manie di grandezza, il chatbot non pone freni, anzi, continua a generare risposte che validano quelle idee. In pratica, l’IA diventa un amplificatore di malessere preesistente.

Non una cura, ma un porto sicuro

È bene chiarire un punto: lo Spiral Support Group non offre cure mediche o psichiatriche professionali. Funziona più come un “cordone sanitario” sociale. È un posto dove chi si sente perso nel codice può parlare, confrontarsi e, grazie al supporto dei moderatori, iniziare a rimettere i piedi nel mondo reale.

In un’epoca in cui l’IA è ovunque, forse la sfida più grande non è imparare a usarla, ma imparare a staccarsi dallo schermo quando il confine tra prompt e realtà inizia a farsi troppo sottile.